Kurztitel: UCT
Laufzeit: 01.08.2024 - 31.10.2026
Das Projekt Urban Climate Twin (UCT) verfolgt das Ziel, einen Digitalen Zwilling des Stadtklimas in Soest zu entwickeln, welcher als Werkzeug für die Klimaanpassung lokale Klimamessdaten aufbereitet und zur Verfügung stellt.
Der Fokus liegt darauf, eine verlässliche Datengrundlage durch eine Verbesserung der Datenqualität der BürgerWOLKE-Daten mittels KI zu schaffen und Bürgeranwendungen zu konzipieren. Dadurch können beispielsweise Klimaanpassungsmaßnahmen geplant und ihre Wirkung analysiert werden. Ziel ist es, dass Bürgerinnen und Bürger ein Verständnis für das lokale Stadtklima in Soest und die daraus resultierenden Klimaanpassungsmaßnahmen gewinnen und zur aktiven Teilhabe motiviert werden.
Im Rahmen des Forschungsprojektes werden neue Methoden, Technologien und Konzepte für eine nachhaltige Dateninfrastruktur und Datennutzungsstrategien im Rahmen von prototypischen Anwendungen entwickelt.
Schwerpunkte bilden dabei die folgenden Themen:- Optimierung der Datenerhebung: Erfassung von permanenten und kontinuierlichen Daten, Weiterentwicklung der Firmware der senseBoxen und Integration von Standort- und Fernerkundungsdaten.
- Architektur zur Datenorganisation und -verarbeitung: Aufbau von Datenspeicherungskonzepten, Analyse von geeigneten Datentransformationsstrategien und Entwicklung einer Datenverarbeitungspipeline.
- KI-basierte Verarbeitung: Erweiterung bestehender KI-Modelle und Exploration neuer KI-Modelle, Entwicklung von Ansätzen zur Messdatenkorrektur ohne Referenzdaten, Erzeugung von Referenzdaten, Clustering von Klimadaten und KI-basierte Zusammenführung der Daten für Anwendungen.
- User Research: Identifikation und Analyse relevanter Zielgruppen, Feststellung ihrer Bedürfnisse und Anforderungen an den Klimazwilling und Ermittlung der zentralen Use Cases.
- Bürgeranwendungen: Untersuchung der Nutzbarmachung von Klimadaten für diverse Bürgeranwendungen, Konzeptentwicklung digitaler und physischer Umsetzungen und Realisierung der Anwendungen in Form von Prototypen.
Fachhochschule Südwestfalen, Fachbereich Maschinenbau - Automatisierungstechnik, Soest
Prof. Dr. Frank Hellweg
Prof. Dr. Katharina Stahl
Prof. Markus Strick
Julia Degen
Richard Iltner
Marius Kroel
Jana Rehfeldt
Abteilung Innovation und digitaler Wandel
Weiterleitung der Stadt Soest aus dem Programm „Modellprojekte Smart Cities: Stadtentwicklung und Digitalisierung (436)“ von der KfW Bankengruppe