Künstliche Intelligenz in der Stadt- und Verkehrsplanung

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet auch für die Stadt- und Verkehrsplanung Chancen und birgt Risiken. Klar ist – sie ist schnell imstande, Grundlagen und Szenarien zu produzieren, wie Städte sich entwickeln und vernetzen. Immer präzisere Datenerfassung und leistungsstarke Algorithmen eröffnen neue Wege, Städte und Quartiere zu planen, Infrastruktur effizienter zu gestalten und Mobilitätsangebote bedarfsgerechter zu steuern.

Durch simulationsbasierte Szenarien und datengetriebene Analysen von Geodaten, Mobilitätsstatistiken und Umweltparametern prognostiziert KI potenzielle Bevölkerungsentwicklungen, Verkehrsbelastungen und Versorgungsbedarfe. So lassen sich bei neuen Quartieren Grünflächen, Wohnraum und Infrastruktur in Lage, Größe und Verhältnis zueinander optimieren und Flächenpotenziale effizient nutzen.

Sensorik, Smartphones und vernetzte Fahrzeuge generieren kontinuierlich enorme Datenmengen zu Verkehrsströmen, Fußgängerbewegungen und Umwelteinflüssen. KI nutzt Machine-Learning-Modelle, um diese Rohdaten in Echtzeit zu analysieren und Muster zu erkennen. So können Engpässe vorausgesagt, Unfallhäufigkeiten ermittelt und Mikroklimata in Innenstädten simuliert werden.

KI erleichtert es, urbane Digitale Zwillinge herzustellen. Sie sind ein zentrales Tool in der smarten Stadtentwicklungsplanung. Als virtuelle 3D-Abbilder der Städte ermöglichen sie, bauliche Eingriffe oder Verkehrsänderungen zu testen, bevor diese real umgesetzt werden. Sie modellieren die Auswirkungen neuer Fahrradstraßen auf Fahrzeugaufkommen oder Luftqualität und erlauben Entscheidern, Szenarien interaktiv zu erleben. Im Bestand hilft KI, vorhandene Strukturen besser zu nutzen. Maschinelles Lernen identifiziert energetische Schwachstellen in Gebäuden oder bewertet Straßennetze hinsichtlich Staus und Luftqualität.

Sensoren und Urbane Digitale Zwillinge liefern Echtzeitdaten für die adaptive Verkehrssteuerung, bedarfsgerechte Energieversorgung oder Umweltschutzmaßnahmen. Partizipative, KI-gestützte Plattformen und KI-Visualisierungen erleichtern die Bürgerbeteiligung. Sie ermöglichen es, Planungsprozesse direkt zu verfolgen und Vorschläge einzubringen. Unterschiedliche Szenarien für eine Bebauung lassen sich transparent darstellen. Das fördert die Akzeptanz neuer Konzepte oder kann aufdecken, ob auch eine Null-Variante oder die Entwicklung aus dem Bestand sinnvoll ist. Visualisierte Simulationsergebnisse schaffen Verständnis für komplexe Infrastrukturmaßnahmen. Miteinander in Beziehung gesetzte soziale Indikatoren ermitteln benachteiligte Quartiere und ermöglichen, diese zielgruppengerecht zu verbessern. Insgesamt erleichtert das Verzahnen von KI-Tools mit der Expertise von Stadtplanerinnen und -planern, resilientere und nachhaltigere Quartiere zu schaffen. Gleichzeitig erhöhen offene Datenzugänge das Vertrauen in Verwaltung und Politik.

Aber so groß die Potenziale auch sind, so groß sind auch die Herausforderungen. Für den verantwortungsvollen Einsatz von KI sind die Themen Datenqualität, Datenschutz und Governance essenziell. Zudem müssen Verwaltungen personell und technologisch aufgerüstet werden, um KI-Projekte langfristig zu betreiben – denn KI ohne Menschen säße wie zu Hochzeiten des Smart Cities-Hypes dem gleichen Irrglauben auf, dass allein der Digitalisierung die Kompetenz zukommt, Probleme zu lösen.

Mit Digitalisierung und KI wird in den Städten keineswegs alles gut. Zum einen braucht es Standards bei Datenformaten und für die Interoperabilität zwischen Behörden und Start-ups und den schon oft beschworenen Ansatz der integrierten Planung, also der fach- und ressortübergreifenden engen Zusammenarbeit.

Zum anderen ist auch aus heutiger Sicht der Mensch als Inputgeber, Korrektiv und Faktenchecker unverzichtbar. Das, was für Menschen nicht nachvollziehbar und plausibel ist, wird auch in der Stadt- und Verkehrsplanung nur schwerlich Akzeptanz und breite Anwendung finden. KI-Anwendungen müssen genauso wie Smart Cities-Projekte von dem technischen „One fits all“-Ansatz auf die individuellen Fragestellungen von Regionen, Städten und Quartieren heruntergebrochen werden. Das erfordert eine menschen- und bedarfszentrierte KI. Folgende Beispiele für KI-Tools werden derzeit entwickelt und angewendet:

• Optimierung von städtebaulichen Neu- und Bestandsentwicklungen: städte­bauliche Entwurfshilfen zur effizienten (Um)Nutzungs- und Erschließungsplanung,
• Digitale Partizipationssysteme: Interaktive und kooperative Planung und Feedback,
• Predictive Traffic Control: Automatisches Anpassen von Ampelschaltplänen
• Smart Parking Assistance: Echtzeitsteuerung von Parkraum,
• Umwelt-KI: Prognose von Feinstaub- und Lärmbelastung.

Fazit

Künstliche Intelligenz bietet der Stadt- und Verkehrsplanung nie dagewesene Chancen: Von der Echtzeitanalyse riesiger Datenströme bis hin zu Partizipationsplattformen. Viele Städte zeigen das bereits. Entscheidend bleibt, die Technologien transparent, datenschutzkonform und menschenzentriert einzusetzen. Mit der richtigen Strategie kann KI die Planungen beschleunigen und urbane Räume transformieren – hin zu lebenswerteren, klimaneutralen, vernetzten und resilienteren Städten.