Smart City

Smart City ist ein Sammelbegriff der Zukunftstechnologie und des Internets der Dinge. Er steht für die „intelligente Stadt“, in der Systeme mittels künstlicher Intelligenz nachhaltig Ressourcen (wie Strom und Wasser) schonen. Gleichzeitig soll das Leben aller Menschen vereinfacht werden. Wichtige Faktoren sind hier M2M, die Kommunikation zwischen Maschinen, und Network Slicing, dem Einteilen von Anwendungsbereichen. Zum Teil sind die Technologien bereits realisiert.

Nachhaltigkeit, Energieeffizienz und Vereinfachung sind die wichtigsten Ziele für Smart Cities.

Smarte Sensoren

Möglich wird dies vor allem durch die Nutzung von Sensoren, die ihre Daten an ein System übermitteln. Zum Beispiel erkennt ein Wärmesensor, ob die Klimaanlage eingeschaltet, oder ein Regensensor, ob die Scheibenwischer im Auto aktiviert werden sollten.

Intelligenter Transport

Gerade im Verkehr einer Smart City sind intelligente Lösungen gefragt. Zum Beispiel Smart Cars, intelligente und autonom fahrende Autos. Intelligente Systeme können ermitteln, wann Ampeln idealerweise grün schalten, damit weniger Staus entstehen. Damit kann zum Beispiel der CO2-Ausstoß erheblich verringert werden. Gleichzeitig erhöhen sich Lebensqualität und Sicherheit. Intelligente GPS - Systeme erkennen schon jetzt die schnellste oder kürzeste Route.

In Zukunft muss aber auch Zustellung muss nicht nur über die Straße erfolgen, sondern kann auch zum Beispiel über Drohnen geschehen.

Smart Home

Idealerweise besteht eine Smart City aus Smart Homes („intelligenten Häusern“) und Smart Buildings („intelligente Gebäude“), die mittels Sensoren gesteuert werden. Dies reicht von der automatischen Heizung bis zum Kühlschrank, der selbstständig erkennt, dass Milch nachbestellt werden muss. Sensoren können hier den Wasserverbrauch überwachen, sodass die Daten an die Stadt weitergeleitet werden um zum Beispiel im Falle einer Trockenperiode rechtzeitig Maßnahmen einleiten zu können.

Gläserner Mensch?

Die Gefahren der schönen neuen Digitalwelt liegen vor allem im Datenschutz. Denn sowie Daten erfasst und gespeichert werden, können sie auch gesammelt und vergleichen werden. Da dies nicht immer nur zum Nutzen des Konsumenten passiert, ist wichtig, dass Wirtschaftsunternehmen, Staaten oder Organisationen nicht uneingeschränkt darauf Zugriff haben.

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Häufige Fragen zum Thema Smart City

Da hier in besonderem Maße Daten gesammelt, gespeichert und ausgewertet werden, ist die Wahrung des Datenschutzes beim Internet der Dinge eine Herausforderung.

M2M steht für Machine to Machine, das bedeutet „von Maschine zu Maschine“. Damit wird die Kommunikation zwischen Maschinen bezeichnet, die eine Form des Internet der Dinge ist.

IoT steht für Internet of Things, zu Deutsch: Internet der Dinge. Es ist ein Sammelbegriff für die Vernetzung von Gegenständen untereinander und mit ihrer Umwelt. Zum Beispiel kann über Sensoren erfasst werden, wenn die Raumtemperatur zu stark fällt, sodass sich die Heizung von selbst aufdreht. Häufig wird es auch mit M2M verbunden.

Smart City ist ein Sammelbegriff der Zukunftstechnologie und des Internets der Dinge. Er steht für die „intelligente Stadt“, in der Systeme mittels künstlicher Intelligenz nachhaltig Ressourcen (wie Strom und Wasser) schonen. Gleichzeitig soll das Leben aller Menschen vereinfacht werden.

Wichtige Faktoren sind hier M2M, die Kommunikation zwischen Maschinen, und Network Slicing, dem Einteilen von Anwendungsbereichen. Zum Teil sind die Technologien bereits realisiert. Nachhaltigkeit, Energieeffizienz und Vereinfachung sind die wichtigsten Ziele für Smart Cities.

Die Gefahren der schönen neuen Digitalwelt liegen vor allem im Datenschutz. Denn sowie Daten erfasst und gespeichert werden, können sie auch gesammelt und vergleichen werden. Da dies nicht immer nur zum Nutzen des Konsumenten passiert, ist wichtig, dass Wirtschaftsunternehmen, Staaten oder Organisationen nicht uneingeschränkt darauf Zugriff haben.

Basis für das Funktionieren eines Smart Cars sind die Sensoren, die mit einem intelligenten Computersystem vernetzt sind. So gibt es Kameras, die in alle Perspektiven gerichtet sind und die Situation im Straßenverkehr, sowie Verkehrszeichen, Ampeln und andere Verkehrsteilnehmer erfassen. Mittels Radarsensoren wird die Entfernung zu anderen Objekten gemessen. Ein GPS System erfasst den Standort des Autos und berechnet Wege. Andere Sensoren messen Treibstoffverbrauch, Öltemperatur, Motorauslastung und weitere Fahrzeugdaten. Alle Sensordaten zusammen werden durch eine Software ausgewertet.

Die Voraussetzung für Smart Systeme ist ein flächendeckendes Mobilfunknetz, damit die Sensoren eines Smart Cars oder Smart Homes mit der Software kommunizieren können. Dies ist nur mittels 5G (New Radio) möglich, das niedrige Latenz und eine hohe Datendichte bietet. Andernfalls wäre die Sicherheit nicht gegeben: Man stelle sich vor, das Netz fällt bei einem selbstfahrenden Auto nur für wenige Sekunden mitten auf der Autobahn aus – kein beruhigender Gedanke. Auch dafür müssen zuerst die Netze in ausreichendem Maß ausgebaut werden.

Für den Betrieb eines Smart Cars oder der Smart City müssen Daten erfasst werden. Dies macht es möglich ein Smart Car ständig zu orten. Über die SIM-Karte bleibt immer erfasst, wo es sich befindet. Das hat den positiven Effekt, dass hohes Verkehrsaufkommen erfasst und Gegenmaßnahmen zu Staus eingeleitet werden können.

Gleichzeitig aber ist es auch eine ständige Überwachung. Datenschützer melden auch heute schon Bedenken an. Denn wer aller hat denn Zugriff auf diese Daten? Erhöht sich eine Prämie oder kündigt mir die Versicherung, wenn die Gesellschaft bemerkt, dass ich regelmäßig schnell auf der Autobahn fahre? Darf ein Ehepartner prüfen, wo sich das Familien-Smart Car gerade befindet? Für all diese Fragen müssen bei einer ständigen Überwachung auch gesetzliche Grenzen geschaffen werden.

Machine Learning („maschinelles Lernen“) ist eine Form von künstlicher Intelligenz. Es bezeichnet die Fähigkeit von Computern Lösungen für ein bislang unbekanntes Problem zu finden oder auch neues Wissen aus der Erfahrung zu generieren. Auch Vorhersagen und Wahrscheinlichkeiten können damit prognostiziert werden.

Dabei lernt ein Computer ähnlich wie ein kleines Kind. Zunächst lernt es Objekte zu identifizieren, etwa was eine Katze und was keine Katze ist. Das erfordert nicht nur eine Datenbank, sondern auch Training. Mit jeder Anfrage optimiert der Computer sein Wissen und kann daher immer besser eine Katze von Nicht-Katzen unterscheiden.