iCity 2: ICT4iCity

„Information and Communication Technology“ (ICT) ist eine wichtige Komponente der intelligenten Stadt. Zu den Themenfeldern, die ICT4iCity adressierte, gehörten die Datenzentren für die Sammlung und Speicherung städtischer Daten, (mobile) Netzwerke, neue Informations-Services für Bürger*innen, das Gebäude- und Umweltmonitoring mit Sensoren sowie GIS-Daten für städtische Bauvorhaben.

Städtische Daten reichen von Geodaten für Umwelt und Bauwesen über Geometriedaten von Gebäuden bis hin zu den Informationen aus dem Internet der Dinge. Wie können die heterogenen Datenbestände einer Stadt einheitlich über offene Schnittstellen und Standards bereitgestellt werden? Bisherige Kommunikationsnetze zur Datenübertragung werden derzeit durch neue Funktechnologien wie 5G erweitert. Welches Potenzial haben diese Technologien für den Einsatz in Gebäuden und Städten? Das steigende Datenaufkommen erfordert zudem eine automatisierte Verarbeitung, um die Daten nutzbar zu machen. Wie können neue Methoden wie Deep Learning dazu beitragen? Und nicht zuletzt, wie können in der Stadt und ihren Gebäuden erhobene Daten für eine bessere Nutzung öffentlicher Ressourcen, etwa durch neue Services für Bürger*innen, eingesetzt werden?

In vier Teilvorhaben untersuchte ICT4iCity mit Partnern aus der Wirtschaft sowie dem öffentlichen Sektor verschiedene Aspekte und technologische Ansätze entlang dieser Fragestellungen:

1.  Urbane Datenplattform (Prof. Dr. Volker Coors)
2.  Smart Public Buildings and Infrastructures (Prof. Dr. Dieter Uckelmann)
3.  5G-4-iCity (Prof. Dr. Dieter Uckelmann)
4.  Deep Learning für 3D-Geometriedaten mit Anwendung in der Klassifikation von Gebäudetypen (Prof. Dr. Nicola Wolpert)

Mit der Urbanen Datenplattform wurde eine Dateninfrastruktur entwickelt werden, die über offene Schnittstellen des Open Geospatial Consortiums einen einheitlichen Zugriff auf einen heterogenen Datenbestand erlaubt und dabei neben 2D- und 3D-Geobasisdaten auch Sensordaten berücksichtigte (TP1). An der Schnittstelle vom öffentlichen Gebäude zur Stadt wurden neue IoT-Anwendungen für Kommunen und Städte auf Basis von offener Software und offenen Standards untersucht und anhand einer Basisinstallation erprobt (TP2). Die Potenziale und technischen Grundlagen für den Einsatz von 5G im Gebäude und zur Geolokalisierung wurden ermittelt und ein 5G-Sensorboard zur Evaluation konfektioniert werden (TP3). Für die automatisierte Klassifikation von Gebäudetypen in digitalen 3D-Modellen wurden bestehende Architekturen neuronaler Netze (Deep Learning) angepasst und weiterentwickelt (TP4).