Projektbeschreibung

Nicht erst seit dem aktuellen EuGH Urteil c-723/17 stellt die Schadstoffbelastung in deutschen Kommunen ein Problem dar. Mit KISP haben wir untersucht ob es möglich ist, die Konzentration des Schadstoffes NO2 auf Basis von Verfahren der künstlichen Intelligenz in deutschen Städten zu prognostizieren. Eine derartige Prognose als datenbasierte Anwendung soll Entscheidern in den Kommunen helfen, frühzeitig auf potentielle Grenzwertüberschreitungen reagieren zu können. So könnten durch gezielte Anreize, z. B. im Bereich ÖPNV, potentielle Fahrverbote vermieden werden.

Ergebnisse und Wirkungen

• Wir haben das Wettermodell COSMOREA6 mit einer Historie von über 20 Jahren in unseren Big Data Cluster integriert. Eine API ermöglicht einen schnellen Zugriff auf die Wetterdaten
• Wir haben 5 ausgewählte deutsche Kommunen mit 26 Standorten untersucht
• Wir haben in einem datengetriebenen Ansatz Unterschiede im Wechselspiel Wetter <-> Schadstoffkonzentration in den einzelnen Messstationen herausgearbeitet
• Wir haben verschiedene KI Algorithmen unterschiedlicher Komplexität trainiert und evaluiert
• Wir konnten bei 80% der Grenzwertüberschreitungen, für Standorte mit einer hohen Belastung des Luftschadstoffes NO2, die Überschreitung erfolgreich vorhersagen.

Mit KISP haben wir nachgewiesen, dass es möglich ist Schadstoffe auf Basis von KI-Verfahren vorherzusagen. So haben wir den Grundstein für eine mögliche intelligente Verkehrssteuerung gelegt.