Group 2 Gremiendienst
Kommunale KI
23.10.2025

Künstliche Intelligenz in der kommunalen Praxis

Künstliche Intelligenz (KI) hält Einzug in die Stadtentwicklung und öffentliche Verwaltung: Lassen Sie sich von Best-Practice-Beispielen aus unseren Mitgliedsstädten inspirieren.
Metro Hopper – stock.adobe.com

Künstliche Intelligenz kann helfen, städtischen Herausforderungen zu begegnen oder beispielsweise Verkehrsmanagement und Verwaltungsvorgänge effektiver zu machen. Viele Städte planen bereits die Einführung KI-gestützter Anwendungen – oder sind längst in der Umsetzung. Einige laufenden KI-Projekte möchten wir hier gerne kurz vorstellen. Vielleicht geben Ihnen diese  gute Anregungen für weitere kommunale KI-Anwendungen. Entdecken Sie mit uns die Chancen von KI für unsere Städte!

Best Practices aus den Städten

Bürgerservice und Verwaltung

Augsburg - Chatbot CiSA hilft auf städtischer Website

  • Stadt Augsburg

Chatbot CiSA bietet einen neuen, niederschwelligen Zugang zum städtischen Online-Portal augsburg.de. Auf jeder Seite des Portals ist CiSA rechts unten als grüne, lächelnde Zirbelnuss zu finden. Mit einem Klick auf das Symbol öffnet sich ein Dialogfenster, in dem CiSA auch ihren Namen erklärt: CiSA steht für Chatbot in der Stadt Augsburg. 

Der städtische Chatbot arbeitet auf zwei Wegen: Rund 500 mögliche Fragen und die Antworten darauf wurden von städtischen Mitarbeitenden in einer Datenbank hinterlegt. Wird CiSA hier nicht fündig, werden die städtischen Internet-Seiten nach den passenden Inhalten durchsucht. Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) formuliert CiSA daraus eine Antwort, die innerhalb von Sekunden ausgespielt wird.

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Viele weitere Städte arbeiten bereits mit einem Chatbot, zum Beispiel:

Bonn, Erlangen, Flensburg, Hamburg, Heidenheim, Heidelberg, Kassel, Krefeld, Köln, München, Stuttgart, Ulm, Wiesbaden

Bochum

Automatisiertes Auslesen und Abgleichen

Zeitersparnis und Fehlerreduktion durch das automatisierte Auslesen und Abgleichen von eingehenden Entsorgungsrechnungen sowie den vorliegenden Wägescheinen.

Eingehende Rechnungen des Entsorgers werden (bei Bedarf) digitalisiert und durch das trainierte KI-System ausgelesen, sodass relevante Informationen extrahiert werden. Auch die Wägescheine, welche die Mitarbeitenden des Technischen Betriebs in Papierform einreichen, werden digitalisiert, ausgelesen und relevante Informationen extrahiert sowie in Excel abgelegt. Dort findet der Abgleich der relevanten Informationen statt. Das System erkennt Unstimmigkeiten oder fehlende Wägescheine und informiert hier die zuständigen Mitarbeitenden. Die Nutzung des Systems führt zu einer enormen Zeitersparnis in dem genannten Prozess sowie zu Fehlerreduktion. Eine Nachnutzung ist durch Freigabe innerhalb des Amtes jederzeit möglich.

Duisburg - Mängelmelder in der MEIN DUISBURG-App

  • Stadt Duisburg

Mit dem Mängelmelder in der MEIN DUISBURG-App können Bürgerinnen und Bürger Schlaglöcher, überfüllte Papierkörbe oder illegale Müllablagerungen schnell und einfach melden. Eine künstliche Intelligenz analysiert die eingereichten Fotos, erstellt automatisch eine Beschreibung und leitet die Meldung direkt an den zuständigen Fachbereich weiter. So wird das Service Center entlastet und die Bearbeitung beschleunigt. Der digitale Helfer sorgt für mehr Transparenz, kürzere Wege und eine moderne Kommunikation zwischen Stadtverwaltung und Bürgerschaft.

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Hamburg

LLMoin - Der KI-Textassistent für die Verwaltung

LLMoin ist ein speziell für die Bedürfnisse der Verwaltung entwickelter KI-Textassistent. Er unterstützt Mitarbeitende bei Aufgaben wie dem Zusammenfassen von Dokumenten, dem Verfassen von Texten und der Recherche. Dank seiner benutzerfreundlichen Gestaltung ist LLMoin für alle Mitarbeitenden leicht nutzbar.

LLMoin wird oft genutzt, um rechtliche Sachverhalte zusammenzufassen, Kabinetts- und Ausschusssitzungen aufzubereiten, Vermerke zu verfassen oder schnell in internen Dokumenten zu recherchieren. Viele nutzen es auch, um E-Mails ansprechender und bürgernah zu formulieren. LLMoin ist vielseitig einsetzbar und die Freie und Hansestadt Hamburg lädt ausdrücklich dazu ein, dass auch andere Kommunen, Städte, Bundesländer sowie öffentliche Einrichtungen und Unternehmen LLMoin nachnutzen. Dabei lässt sich der KI-Textassistent flexibel an die Anforderungen der jeweiligen Institution anpassen. So kann LLMoin als skalierbares Tool den digitalen Wandel in unterschiedlichsten Organisationen mitgestalten.

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Hannover - "Intelligent Document Processing" - Assistenzsystem für den Wohngeld-Prozess

“WOHNI” hilft Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeitern, Wohngeldanträge schneller und genauer zu bearbeiten. Bisher wird das Produkt in mehreren deutschen Großstädten für die Sachbearbeitung im Bereich Wohngeld eingesetzt.

"WOHNI" ist ein KI-gestütztes Assistenzsystem, das Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeiter bei der Bearbeitung von Wohngeldanträgen unterstützt. Es digitalisiert Papieranträge und analysiert Nachweisdokumente, erkennt unvollständige Anträge und fordert automatisch fehlende Nachweise an. Die Software sortiert Eingangspost in digitale Akten und bietet intelligente Hinweise zu Antragsbesonderheiten. Ein integrierter Sprachassistent beantwortet Fragen zum Wohngeldgesetz. WOHNI ist als Software-as-a-Service konzipiert und bietet ein nutzungsabhängiges Preismodell.

Köln - Kölns zentralisierte KI-Plattform

Die KI-Plattform zentralisiert Prozesse und bietet Transkriptionen, Protokollerstellungen, Zusammenfassungen und einen KI-Chat. Der KI-Agent liest verschiedene Dateiformate und verweist auf relevante Dateien. Ziel ist die Digitalisierung und Optimierung städtischer Abläufe.

Die KI-Plattform der Stadt Köln basiert auf einem Netzwerk von sich kontinuierlich weiterentwickelnden KI-Agenten, die unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Neue Agenten werden fortlaufend integriert, um die Plattform zu erweitern. Standardisierte Prozesse und erweiterte Sicherheitsfunktionen sorgen für schnelle Inbetriebnahme neuer Funktionen und erhöhen die Skalierbarkeit und Datensicherheit. Nahtlose Integration in bestehende Systeme ermöglicht eine effiziente Nutzung der KI-Funktionalitäten und reduziert die Abhängigkeit von externen Dienstleistern. Dies fördert die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und interner Richtlinien und bietet der Stadt Köln mehr Kontrolle über die eingesetzten Technologien und Prozesse.

München - KI-Suche im Dienstleistungsfinder auf muenchen.de

Die KI-gestützte Suche im Dienstleistungsfinder bietet Bürgerinnen und Bürger sowie Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Stadt München eine optimierte Möglichkeit, relevante Informationen und Dienstleistungen auf muenchen.de zu finden.

Die KI-gestützte Suche im Dienstleistungsfinder bietet Bürgerinnen und Bürgern sowie Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Stadt München eine optimierte Möglichkeit, relevante Informationen und Dienstleistungen auf muenchen.de zu finden. Mithilfe von Retrieval-Augmented Generation werden in einem ersten Schritt relevante Dokumente in der Dienstleistungsdatenbank gesucht. Anschließend werden zu den relevantesten Artikeln mithilfe eines großen Sprachmodells (LLM) Antworten generiert.

Da die Anwendung speziell an die Systeme Münchens angepasst ist, kann sie nicht einfach nachgenutzt werden. Wir sind jedoch offen, bei Interesse die Basistechnologie zu teilen.

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München - MUCGPT - Innovative KI-Sprachassistenz

  • Landeshauptstadt München

MUCGPT ist eine Benutzeroberfläche für die Nutzung von großen Sprachmodellen, welches den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Landeshauptstadt München zur Verfügung steht. MUCGPT kann sich mit beliebigen OpenAI-kompatiblen Sprachmodellen verbinden und ist ein universelles Werkzeug zur Bearbeitung von Text.

Es basiert, wie ChatGPT, auf künstlicher Intelligenz und ist in der Lage, schriftliche Unterhaltungen in Form von Chats zu führen. Hierbei berechnet die KI Wortwahrscheinlichkeiten mit Hilfe eines neuronalen Netzes, um Antworten zu generieren, die natürlich und plausibel klingen. Da die Antworten nicht reproduzierbar sind, bekommt man auf die gleiche Anfrage zu unterschiedlichen Zeiten unterschiedliche Ergebnisse. Denkbare Einsatzszenarien sind beispielsweise Brainstormings, Zusammenfassung großer Texte, Übersetzungen, die Unterstützung bei kreativen Aufgaben und vieles mehr.

Der Unterschied zu ChatGPT liegt vor allem im Ort der Datenverarbeitung. Dieser liegt anders als bei ChatGPT nicht in den USA, sondern verschlüsselt auf einem europäischen Server.

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Entsorgung und Versorgung

Gera - Smarte Glasentsorgung – vom Einwurf bis zur Entleerung

  • Abfallwirtschaftszweckverband Ostthüringen

Die Stadt Gera setzt auf eine intelligente, digitale Lösung, um Glascontainer effizienter, Ressourcen schonender und bedarfsgerechter durch Passanten zu füllen und durch die städtische Müllentsorgung zu leeren. 

Die Lösung besteht aus drei Bestandteilen: 

  1. Die Weißglas-Container im Stadtgebiet sind mit Sensoren ausgestattet, welche Daten über die Container-Füllstände an das zuständige Entsorgungsunternehmen übermitteln.
  2. Eine KI-gestützte Routenplanung koordiniert die Fahrten der Müllentsorger zur Leerung der Container so, dass überflüssige Fahrten vermieden werden – ebenso wie Überfüllungen der Glascontainer. 
  3. Eine mobile Abfallwirtschafts-App für Bürgerinnen und Bürger, die "Bürger-Abfall-App", ermöglicht es den Einwohnern, Container-Füllstände jederzeit einzusehen und nachzuvollziehen. Darüber hinaus verknüpft die App verschiedene digitale Dienstleistungen der Abfallwirtschaft, wie zum Beispiel das Melden von "wilden Müllablagerungen" mit Foto und Standort, eine Übersicht über Gebrauchtwarenhäuser oder eine Plattform, um Dinge zu verschenken. 

Die smarte Glasentsorgung löst zwei Probleme in Gera: Hohe CO2-Emissionen lassen sich reduzieren, denn Fahrten zur Leerung der Glascontainer richten sich nicht mehr länger nach Durchschnittswerten. Zugleich vermeiden die Sensoren, dass es zu überfüllten Containern und damit auch zu Unmut bei den Bürgerinnen und Bürgern kommt. 

Die Software zur Routenplanung und das Framework der "Bürger-Abfall-App" sind Open Source und können von anderen Kommunen genutzt werden. Damit bietet die Maßnahme nicht nur einen direkten Mehrwert für die Stadt Gera, sondern dient auch als Modell für digitale Abfallwirtschaftslösungen in anderen Städten. 

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(Quelle: Smart City)

Leipzig

Leipzig - Stockwerkserkennung aus Befahrungsdaten als Teil eines KI-Ökosystems

Die automatisierte Erkennung der Anzahl von Stockwerken erfolgt in Leipzig KI-gestützt auf Basis von Machine-Learning-Modellen. Als Grundlage dafür dienen Daten aus Straßenbefahrungen und punktuellen Befliegungen.

Im Fall der Stockwerkserkennung konnten Informationen gewonnen werden, die der Verwaltung bisher nicht zur Verfügung standen. Leipzig baut gegenwärtig ein KI-Ökosystem zur systematischen Auswertung hochauflösender Daten auf. Für deren Erfassung installieren wir Sensorik (LIDAR) beispielsweise auf kommunalen Entsorgungsfahrzeugen. Neben den bereits pilotierten Anwendungsfällen sollen mit den Daten künftig auch Modelle zur automatisierten Straßenzustandserfassung, zur Erkennung verunreinigter Beschilderung und zur KI-gestützten Planung von Sondernutzungen (Ladeinfrastruktur etc.) trainiert werden. Ziel ist es, Daten schneller zu analysieren und damit bessere Entscheidungsgrundlagen zu schaffen. Die Modelle werden als OpenSource entwickelt.

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Saarbrücken

Selbstfahrender KI-Roboter reinigt Grünflächen

  • Roboter mit Aufschrift "Müll fressende Maschine" auf einer Grasfläche
    Landeshauptstadt Saarbrücken

Die saarländische Landeshauptstadt erprobt einen KI-Roboter, der die Reinigung von Grünflächen unterstützt.

Der städtische Zentrale Kommunale Entsorgungsbetrieb der Landeshauptstadt Saarbrücken setzt einen autonomen Roboter ein, um Grünflächen unter anderem entlang der Saar zu reinigen.

Dank Künstlicher Intelligenz (KI) verbleibt der Roboter in einem vorbestimmten Zielgebiet. Menschen, Tiere und Objekte werden erkannt und umfahren. Das Gerät erkennt zudem Müll wie Zigaretten, Kronkorken, Plastik, Papier, Laschen, Aluminium und Glas auf dem Boden und entfernt diesen effizient und schonend. Mithilfe einer Echtzeitüberwachung kann die Maschine dauerhaft kontrolliert werden.

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Trier - Einsatz von KI im Hauptklärwerk

  • Stadtwerke Trier

Seit 2017 wertet ein selbstlernender Algorithmus im Hauptklärwerk der Stadtwerke Trier kontinuierlich Betriebsdaten aus und steuert die biologische Reinigung energieoptimiert. So spart die Anlage jährlich rund 300.000 kWh Strom und arbeitet inzwischen energieneutral. Schritt für Schritt wurde die KI erweitert – vom Regulieren der Luftzufuhr und Bakterienverteilung bis hin zur energetischen Ausregelung des gesamten Areals. Heute kann das System sogar Wetterdaten einbeziehen und das Kanalnetz als Speicher nutzen. Mit rund 10.000 Rechenschritten pro Sekunde optimiert die KI nicht nur den Betrieb, sondern schont auch Klima und Umwelt.

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Öffentliche Sicherheit

Köln - Ertrinkenden-Erkennung mit KI im Stadionbad

  • KölnBädern

Die KölnBäder GmbH setzt im Stadionbad auf ein KI-System, um Ertrinkende unmittelbar zu erkennen. Es analysiert in Echtzeit Bewegungsmuster im Wasser und meldet mögliche Notlagen automatisch: Innerhalb von 30 Sekunden wird das Aufsichtspersonal per Smartwatch alarmiert und die Position der betroffenen Person im Becken gemeldet. Drei Smartwatches sind mit dem System verbunden, das ausschließlich Wasserflächen erfasst – Personendaten werden nicht gespeichert. Acht Kameras, davon fünf im Sport- und drei im Lehrschwimmbecken, überwachen das Wasser, während Bereiche außerhalb verpixelt bleiben. Die Technologie dient als Unterstützung, nicht als Ersatz für qualifiziertes Personal. Auch der Datenschutz wird berücksichtigt: Videoaufnahmen werden nur lokal gespeichert und bereits nach 60 Sekunden gelöscht.

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Mannheim - Videoschutz Mannheim

  • Originalbild Polizeipräsidium Mannheim, Bearbeitung Fraunhofer IOSB

In Mannheim sind 68 Kameras in besonders kriminalitätsbelasteten Bereichen, etwa auf dem Bahnhofsvorplatz, dem Marktplatz und der Breiten Straße installiert, um im Gefahrenfall schnelle Hilfe zu ermöglichen. Die Besonderheit: Zehn Kameras verfügen über eine KI-basierte Software. Eine algorithmusbasierte Situationsanalyse erkennt Bewegungsmuster, die zum Beispiel beim Schlagen oder Fallen auftreten, automatisch. Diese werden dem Videobeobachter als Assistenzsystem angezeigt – dieser trifft dann die Entscheidung zum Eingreifen. Der Datenschutz wird dabei respektiert: Privatbereiche werden verpixelt, Gesichtserkennung wird nicht eingesetzt und Aufnahmen werden generell nach 72 Stunden gelöscht – sofern sie nicht als Beweismittel benötigt werden. Das Pilotprojekt soll das Sicherheitsgefühl stärken, Straftaten aufklären sowie potenzielle Täter abschrecken.

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Katastrophenschutz

Jena - Mit intelligenten Abwasserkanälen dem Klimawandel begegnen

  • Stadtwerke Jena

Mit dem Projekt InSchuKa (Kombinierter Infrastruktur- und Umweltschutz durch KI-basierte Kanalnetzbewirtschaftung) reagiert Jena auf die Herausforderungen von Starkregen und Trockenheit. Die Stadtwerke Jena und der Zweckverband JenaWasser haben flexibler steuerbare Kanalklappen installiert, die sich automatisch regulieren. Eine KI-gestützte Steuerung nutzt Echtzeitdaten aus dem Kanal sowie Wetterprognosen, um das Volumen so anzupassen, dass Überläufe bei Starkregen verhindert und Wasser für Trockenperioden zurückgehalten wird. Am Projekt beteiligt sind die Hochschulen Hof und Magdeburg-Stendal sowie mehrere Industriepartner. InSchuKa ist im Abwasserhauptsammler von Jena bereits umgesetzt und erhielt 2024 den ZfK-NachhaltigkeitsAWARD in der Kategorie Digitalisierung.

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Wuppertal: KI-gesteuerte Hochwasserwarnung für das Bergische Land

  • PhotographyByMK Adobe Stock

Im Bergischen Städtedreieck (Wuppertal-Solingen-Remscheid) entsteht mit dem Projekt HWS 4.0 ein hochmodernes KI-basiertes Frühwarnsystem gegen Hochwasser- und Starkregenrisiken. Über 60 Pegel, 100 Sensoren und zahlreiche Umweltdaten (zum Beispiel zu Regenmenge, Luftfeuchte, Unterwasserdruck) speisen ein neuronales Netz, das Wasserpegelanstiege mehrere Stunden im Voraus erkennt. Ein interaktives Dashboard zeigt in Echtzeit Pegelstände und Trends – eine begleitende App für Bürgerinnen, Bürger und Betriebe ist in Vorbereitung. Durch die datenbasierte KI-Prognose werden Städte und Unternehmen schneller vor Hochwassern gewarnt, besser geschützt und Schäden reduziert. Das System wurde als blaupausenartige Lösung konzipiert und soll nach erfolgreicher Einführung auch in weiteren Regionen Nordrhein-Westfalens zum Einsatz kommen.

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Stadtentwicklung

Friedrichshafen - KI macht Stromnetz fit für die Zukunft

Das Stadtwerk am See hat im Forschungsprojekt "AI4Grids" eine KI-gesteuerte Regelung für Niederspannungsnetze entwickelt, die aktuelle Messdaten, Wetterprognosen und Erzeuger- -und Verbrauchsinformationen in Sekundenschnelle bewertet.Aus den Daten kann der Regler nahezu in Echtzeit erkennen, ob das Netz stabil ist oder Handlungsbedarf besteht. Die KI kann in Sekundenschnelle Maßnahmen ergreifen, um Lastspitzen zu glätten und die Netzstabilität zu gewährleisten. Im Gewerbegebiet „Fallenbrunnen“ bei Friedrichshafen wurde das Stromnetz der Zukunft erfolgreich simuliert. Der "smarte Regler" erkennt Netzinstabilitäten autonom und glättet Lastspitzen — mit dem Ziel, die Versorgungssicherheit zu erhöhen und damit unnötigen Netzausbau zu vermeiden. Das Projekt wurde gemeinsam mit Forschungspartnern wie der Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme realisiert.

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Klima und Umwelt

Bamberg - Drohnen-Baumpflege

Die Stadt Bamberg nimmt mit ihrem Projekt BaKIM – Baum, Künstliche Intelligenz und Mensch – eine weltweite Vorreiterrolle in der kommunalen Baumpflege ein. In Zusammenarbeit mit der Otto-Friedrich-Universität werden über den Wäldern der Stadt Drohnen eingesetzt, um Baumkronen zu überprüfen. Die Drohnen erfassen hochauflösende Luftbilder des Baumbestands, die eine KI mittels tiefer neuronaler Netze (TNN) auf Anzeichen von Mistelbefall untersucht.

  • Stadt Bamberg, Projekt BaKIM

Die Fokussierung auf Misteln bietet einen guten Anwendungsfall für die BaKIM-KI: Vor allem bei Kiefern sind Misteln auf Drohnenbildern gut erkennbar. Diese Bildaufnahmen werden dann verbunden mit sogenannten Ground-Truth-Daten. Das sind Bilddaten, auf denen erkennbare Misteln händisch markiert wurden. Diese Infos werden benötigt, um das TNN zu trainieren und "smart" zu machen. Der Prozess der Aufnahme und Erkennung der Misteln sowie das Training der KI haben knapp vier Monate gedauert. Die Auswertung liefert Försterinnen und Förstern schnell die Standortdaten von Bäumen, bei denen gezielt eingegriffen werden sollte. Dadurch kann der Pflegebedarf an Bäumen frühzeitig und gezielt ermittelt werden. Der von der Stadt eingesetzte KI-Code wird als Open-Source-Lösung bereitgestellt. Damit können auch andere Kommunen die Technologie kostenfrei nutzen und weiterentwickeln.

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Erlangen - StadtGrünDigital - Sensornetz überwacht Wasserverfügbarkeit von Bäumen

Die Stadt Erlangen hat mithilfe eines smarten Sensornetzes zur Überwachung der Wasserverfügbarkeit von Bäumen die bisherigen statischen Gießrouten optimiert. Durch den Einsatz von KI sollen Personalressourcen effizienter eingesetzt und Wasser eingespart werden. Es wurden 70 Bodenfeuchtigkeitssensoren an den Bäumen installiert und 16 Niederschlagsmessgeräte aufgestellt. Für die technische Umsetzung arbeitet die Stadt eng mit der örtlichen Universität zusammen. 

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Hannover - Nachhaltige Stadtbegrünung mit Projekt "BlueGreenCity-KI"

Die Landeshauptstadt Hannover hat in Zusammenarbeit mit der Leibniz Universität Hannover, der Hochschule Darmstadt und der Datenbankgesellschaft mbH das Projekt "BlueGreenCity-KI" gestartet. 

Das Projekt "BlueGreenCity-KI" entwickelt ein KI-gestütztes Tool, das Sensordaten, Stadtklimakarten und bestehende Pflegekataster nutzt, um automatisierte, standortbezogene Empfehlungen für die Pflege und Bewässerung städtischer Grünflächen zu generieren. Ziel ist es, Grünpflegemaßnahmen zu priorisieren, Wassermengen gezielt zu berechnen und alternative Wasserquellen effizient einzubinden. Dies soll zur Reduktion von CO2-Emissionen, zum Schutz wertvoller Ökosystemleistungen und zu einem nachhaltigen Umgang mit Ressourcen beitragen.

Das Projekt läuft bis Ende 2027.

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Mannheim - KI-gestütztes Echtzeit-Mikroklimamodell

Das auf mehr als 500 Messpunkten aufbauende Mikroklimamodell simuliert unter Berücksichtigung der Stadtstruktur in Echtzeit Wetterparameter mit einer räumlichen Auflösung von 5x5 Metern, ermöglicht präzise Prognosen und unterstützt bei der klimaresilienten Stadtplanung.

Ein wesentlicher Vorteil des KI-gestützten Modellansatzes liegt in der deutlich verkürzten Rechenzeit für Stadtklimasimulationen im Vergleich zu traditionellen Modellen. Durch die Ergänzung der KI-basierten Simulation mit 10-Minuten-Echtzeitdaten aus dem städtischen Klimamessnetz und DWD-Wetterinformationen erhält man präzise, zeitlich und räumlich hochaufgelöste Informationen über das Mikroklima in der Stadt. Diese dienen der Vorhersage kleinräumiger Klimaentwicklung, mit einer räumlichen Genauigkeit von 5x5 Metern. Damit lassen sich nicht nur kritische Punkte, wie zum Beispiel Hitzeinseln, identifizieren, sondern das Modell ermöglicht auch die Stadtplanung in Hinblick auf die Folgen des Klimawandels und des Katastrophenschutzes zu verbessern.

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Verkehr

Aalen - Intelligentes Parkleitsystem

  • Stadt Aalen

Das bisherige Parkleitsystem in der Kernstadt von Aalen wurde durch ein dynamisches, intelligentes Parkraummanagementsystem ersetzt: Mit Hilfe Künstlicher Intelligenz und vernetzten Parksensoren wir das Zeil verfolgt, den Parksuchverkehr auf ein Minimum zu begrenzen. Auch Abgasemissionen, Lärm und Staus mitten in der Stadt werden deutlich reduziert.

Intelligente Sensoren an Stellplatzflächen beziehungsweise Straßenzügen erfassen, ob eine Parkfläche belegt ist oder nicht. Hierzu wurden insgesamt 32 Sensoren zur Erfassung der Parkplatzbelegung in der Kernstadt installiert. Sieben große, digitale Anzeigetafeln an den Zufahrtsstraßen zur Innenstadt geben Auskunft, welche Parkplätze aktuell angefahren werden können. An zentralen Kreuzungspunkten leiten außerdem 13 kleinere digitale Tafeln den Verkehr weiter zum Zielparkplatz. An der Einfahrt zu den Parkhäusern informieren zudem Tafeln zur aktuellen Belegung.

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Duisburg - Verkehrszeichen im Blick: KI erkennt Mängel frühzeitig

  • Stadt Duisburg/ Ilja Höpping

Die Wirtschaftsbetriebe Duisburg (WBD) erproben ein KI-gestütztes System, das den Zustand von Verkehrszeichen im Stadtgebiet automatisch überwacht. Seit Sommer 2024 sind sechs Müllfahrzeuge mit Kameras und KI-Modul unterwegs und erfassen im Vorbeifahren etwa 70.000 Verkehrszeichen auf rund 1.400 Straßenkilometern. Die KI analysiert, ob Schilder verblasst, verschmutzt, beschädigt oder mit Aufklebern versehen sind, und meldet diese über ein Dashboard an den zuständigen Fachbereich. Schäden können dadurch frühzeitig erkannt werden. Ziel ist, dass Beschwerden und Sicherheitsrisiken sinken. Die digitale Erfassung ergänzt die regelmäßigen Sichtkontrollen der Verkehrsschilder.

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Hamm

Hamm - KI-Ampeln für mehr Sicherheit

Bereits im Frühjahr 2023 wurde in Hamm an der Kreuzung Heßler Straße/Marker Allee die bundesweit erste vollständig KI-gesteuerte Ampel in Betrieb genommen. Im April 2024 folgte eine zweite KI-Ampel: Die Anlage an der Ostwennemarstraße zielt darauf ab, einen Unfallschwerpunkt in Schulnähe zu entschärfen. Die Ampel passt ihre Grünphasen dynamisch an das Verhalten der Verkehrsteilnehmerinnen und Verkehrsteilnehmer an.  Mit mehreren Kameras, die an den Ampelmasten angebracht sind, werden die Bewegungen der Fußgänger und Radfahrer erfasst, auch ihre Geschwindigkeiten können unterschieden werden. Diese Daten dienen als Grundlage für die Anpassung der Grünphasen, wobei die Ampel mit der Zeit durch kontinuierliches Lernen und Anpassen immer effektiver wird. Die KI-Ampeln sollen die Sicherheit im Straßenverkehr und den Verkehrsfluss in der Stadt fördern.

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Kaiserlautern - Mit dem ZEBRA unterwegs für bessere Straßen

  • RPTU

Um das knapp 400 Kilometer lange Netz an Straßen der Stadt Kaiserslautern zu erfassen, erhielt die Stadtverwaltung im Jahr 2024 technische und fachliche Unterstützung durch das von der RPTU angeführte Konsortium des Projekts ZEBRA.

Dabei sollte die Bewertung der durch die Befahrung gesammelten Daten, auch ZEB genannt (kurz für "Zustandserfassung und –bewertung"), nicht mehr durch den Menschen erfolgen, sondern wurde von einer speziell trainierten KI übernommen. Ergänzend zu den optischen Daten und der Oberflächenabtastung wurde bei der Befahrung auch in die Tiefe geblickt. Mittels Geo-Radar (-RA) wurde der Straßenuntergrund bis zu drei Meter tief durchleuchtet. Die so ermittelten Daten sollen zukünftig helfen, auch im Untergrund Schäden schneller zu erkennen und die Straßenunterhaltung damit effektiver planen zu können.

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Konstanz

Prädiktive KI-Ampelschaltung - Ein Projekt von Smart Green City

Mit Sensortechnik und KI wird das Verhalten von FußgängerInnen erkannt und analysiert, um Ampeln dynamisch zu steuern. Eine KI-Anwendung für einen flüssigeren Verkehrsfluss, höhere Fußgängersicherheit – alles DSGVO-konform.

Mit modernsten Technologien aus den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und Sensortechnik möchten wir den Verkehrsfluss an Ampelanlagen intelligenter und effizienter gestalten. Im Fokus stehen dabei die Personenerkennung, das Tracking und die Bewegungsanalyse, die Vorhersage von Bewegungsabsichten sowie die flexible Ampelschaltung.

Ein zentraler Punkt ist der Datenschutz: Die Verarbeitung erfolgt anonymisiert, und die erfassten Punktwolken aus dem LiDAR-Sensor ermöglichen eine verlässliche Analyse ohne Rückschluss auf Einzelpersonen. Das Besondere an dem Projekt ist die laufende Verbesserung der KI-Modelle durch das Training mit realen Verkehrsdaten, wodurch das System kontinuierlich dazulernt und sich dynamisch anpasst.

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Mönchengladbach

Pulkdetektion von Schulklassen an Ampeln in Mönchengladbach

Um Schulklassen sicher über eine Bundesstraße zu bringen, wurde eine KI-basierte Pulkerkennung an der Ampel installiert. Ziel ist es, die Grünphasen bedarfsgerecht zu verlängern, ohne den Verkehrsfluss auf der Bundesstraße unnötig zu beeinträchtigen.

Die Lösung nutzt KI-Kameras zur Erkennung von Personengruppen an der Ampel – insbesondere Schulklassen. Wird ein Pulk von mehr als fünf Personen erkannt oder eine niedrige Gehgeschwindigkeit (<0,8 m/s) festgestellt, verlängert sich die Grünzeit automatisch. Die Kameras wurden in enger Kooperation mit der Signalbaufirma installiert und in einem Pilotprojekt technisch abgestimmt. Die Detektion startet ab 0,5 m/s und löst nach drei Sekunden aus. Die Anwendung ermöglicht es, die Leistungsfähigkeit der Bundesstraße zu erhalten und gleichzeitig die Schulwegsicherheit zu erhöhen. Die smarte Lösung ist eine Alternative zu einer starren Festzeitregelung und reagiert flexibel auf tatsächliches Verhalten im Verkehrsraum.

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Osnabrück

Verkehrsflussanalyse - Fahrzeugklassenerkennung mit KI

Auf dem Weg zur Smart City Osnabrück hat die Stadtverwaltung ein innovatives System zur Verkehrszählung erprobt, das dank KI präzise zwischen den verschiedenen Fahrzeugklassen unterscheidet und die Zähldaten datenschutzgerecht weiterleitet.

Entwickelt in Zusammenarbeit mit einem lokalen Start-up, liefert die Technologie wertvolle Daten für die Verkehrsplanung und hilft, urbane Herausforderungen datenbasiert zu lösen. Zudem konnten kurzfristig neue verkehrsrelevante Fragestellungen ohne großen Aufwand beantwortet und damit weitere Anwendungsmöglichkeiten getestet werden. Die im Projekt gewonnenen Erkenntnisse wurde sowohl verwaltungsintern als auch interkommunal gestreut und eingesetzt. Das Projekt ist im Rahmen des “Modellprojekte Smart Cities” des BMWSB sowie der KfW gefördert. Die Smart City Osnabrück setzt mit Hilfe des Förderprogrammes Innovationen um, die den Weg zur Klimaneutralität unterstützen.

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Stuttgart - KI basierte Schadenserfassung

Im Tiefbauamt der Landeshauptstadt Stuttgart wird die Schadenserfassung von Radwegen erprobt.

Mit handelsüblichen Smartphones werden die Daten erfasst: Auf den Bilddaten erkennt die KI Schäden auf der Straßendecke automatisch und alle Routen werden per GPS rechtssicher dokumentiert. Ziel ist die Erprobung und Validierung KI-basierter Algorithmen in der Straßenzustandserfassung. Außerdem soll die Effizienz im Straßenunterhaltungsmanagement durch das Projekt gesteigert werden

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Schwerpunkt KI in Kommunen

Städtetag aktuell 5 | 2025

KI verändert die Städte. Das Heft zeigt, wie Städte die Künstliche Intelligenz heute nutzen und was morgen möglich wird. Gastbeiträge,  ein Interview und Best Practices beleuchten beispielsweise KI beim Notfallmanagement, in Bürgerämtern, bei der Verkehrsplanung und der Stadtentwicklung oder bei der Abwassersteuerung.

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