GüterslohKI-gestützter Winterdienst

In Gütersloh sollen künftig eine künstliche Intelligenz (KI) und Sensortechnik verlässliche Prognosen für den Winterdienst liefern. Wie die nordrhein-westfälische Kommune mitteilt, hat jetzt der Ausschuss der Stadt grünes Licht für das Vorhaben gegeben. Es handle sich um ein Projekt im Förderprogramm Smart Cities made in Germany. Über das Stadtgebiet verteilt sollen dafür Sensoren installiert werden, die Temperatur, Luftfeuchtigkeit und weitere Wetterdaten messen und diese zeitaktuell an eine städtische Datenplattform übermitteln. Hier werde eine KI ansetzen und verlässliche Prognosen erstellen. Auf dieser Basis könne die Stadt ihren Winterdienst optimieren. Mitarbeitende räumen und streuen dann gezielt dort, wo es notwendig ist – überflüssige Fahrtwege werden vermieden, Materialien wie Streusalz eingespart und so nicht zuletzt die Umwelt geschont.
Im nächsten Schritt erstelle das zuständige Team Digitaler Wandel der Stadt Gütersloh gemeinsam mit weiteren beteiligten Fachbereichen eine umfangreiche Leistungsbeschreibung und bereite die Ausschreibung vor. Ziel sei es, ab Ende 2023 entsprechende Wetterdaten nutzen zu können.
„Das Projekt zeigt, wie wir mit intelligenter Technologie Abläufe in unserer Verwaltung vereinfachen und zum Wohle der Gesellschaft optimieren können“, sagt Carsten Schlepphorst, zuständiger Beigeordneter für Digitalisierung, IT, Personal, Organisation und Feuerwehr bei der Stadt Gütersloh. Dass dies erst der Anfang ist, betont Thorsten Schmidthuis, Leiter des Fachbereichs Digitalisierung und Geoinformation: „Ist die erforderliche Infrastruktur erst einmal installiert, können wir sie auch für andere Anwendungsfälle nachhaltig und zielführend nutzen.“ Ein Beispiel seien Maßnahmen gegen die Überhitzung der Innenstädte. Denkbar sei die Erfassung und Dokumentation von ganzjährigen Temperaturentwicklungen. Auch könnte eine belastbare und flächendeckende Datengrundlage für gesamtstädtische Klimamodelle sowie damit verbundene Klimafolgenanpassungen geschaffen werden.