Satellitenbilder gegen den Klimawandel

Latitudo 40 nutzt KI und Satellitendaten, um Städte bei der Bekämpfung des Klimawandels zu unterstützen. Mit AWS-Cloud-Computing werden große Mengen an Satellitendaten schnell und sicher verarbeitet.

Das AWS Pioneers Project stellt europäische Innovatoren ins Rampenlicht und zeigt ihre außergewöhnliche Arbeit und wie sie AWS Cloud- und KI-Technologien nutzen, um positive gesellschaftliche Veränderungen zu bewirken – das neapolitanische Start-up Latitudo 40 ist einer dieser Pioniere.

Das Unternehmen macht sich die Leistungsfähigkeit von Satellitendaten zunutze und ermöglicht es Menschen, wichtige Informationen daraus zu extrahieren, ohne dass sie Datenwissenschaftlerinnen oder Geodatenexperten sein müssen. Während seiner 20-jährigen Tätigkeit in der Raumfahrtindustrie hatte der Gründer Gaetano Volpe „einen Sitzplatz in der ersten Reihe, um das unglaubliche Potenzial der Erdbeobachtungsdaten zu sehen", aber er erkannte auch ein Problem: Die Daten waren zwar reich an Erkenntnissen, aber für die meisten Menschen viel zu komplex, um sie effektiv zu nutzen.

Und genau das ist der Punkt, an dem die Partnerschaft mit AWS für seine Weltraummission entscheidend war: „AWS bietet den Umfang und die Verarbeitungsleistung, die wir benötigen, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die einen wirksamen Wandel in der Stadt- und Umweltplanung vorantreiben", sagt Volpe.

AWS-Cloud-Computing hat dem Unternehmen geholfen, große Mengen an Satellitendaten sicher und schnell zu verarbeiten, was einen entscheidenden Vorteil für Städte darstellt, die schnell auf neue Klimarisiken reagieren oder zeitkritische Entscheidungen in Bezug auf die Infrastrukturplanung treffen müssen. KI hat auch eine entscheidende Rolle dabei gespielt, dass die Städte diese Daten auf äußerst nützliche Weise nutzen können.

„Indem wir den Inhalt jedes Bildes analysieren, verschiedene Bilder miteinander in Beziehung setzen und neue Informationsebenen schaffen, könnten wir Städten und anderen Nutzern helfen, nicht nur Risiken wie Überschwemmungen, Hitzeinseln oder Umweltzerstörung zu erkennen, sondern auch zu verstehen, warum diese Risiken bestehen und wie sie sich im Laufe der Zeit entwickeln", so Volpe. Die von AWS bereitgestellte Rechenleistung bedeutet, dass eine solche Analyse nicht mehr viele Monate dauert und eine Reihe von Experten involviert, sondern etwas ist, das Städte in wenigen Stunden durchführen können.

Praktische Erfolge und Herausforderungen

Diese leistungsstarke Kombination führt bereits zu Ergebnissen aus der Praxis: „Neapel hat das System genutzt, um städtische Hitzeinseln zu kartieren, um sich auf Tage mit extremer Hitze vorzubereiten, während Helsinki die Daten genutzt hat, um die Begrünung der Stadt zu überwachen und grüne Infrastrukturen zu planen, um städtische Hitzewellen zu mildern. Dadurch konnten die Spitzentemperaturen in einigen städtischen Gebieten um durchschnittlich zwei bis drei Grad Celsius gesenkt werden", erklärt Volpe.

„Die Stadtplaner in Mailand waren in der Lage, innerhalb von 48 Stunden nach Sichtung der Daten kritische Infrastrukturrisiken zu erkennen. Diese neuen Arbeitsweisen waren nicht ohne Herausforderungen für die traditionellen Stadtplaner. „Die Umstellung von manuellen Prozessen auf eine KI-gestützte, datengesteuerte Entscheidungsfindung erfordert ein Umdenken und stößt oft auf Widerstand, weil sie mit der Technologie nicht vertraut sind", sagt Volpe. Die Integration von Satellitendaten mit lokalen Datensätzen erwies sich ebenfalls als Herausforderung, ebenso wie die Verschmelzung der Erkenntnisse aus der KI mit bestehenden Systemen. Die Zusammenarbeit mit AWS ermöglichte es dem Unternehmen, Modelle für maschinelles Lernen in großem Umfang zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen. „Diese Modelle verarbeiten Terabytes von Daten und liefern den Stadtplanern und Infrastrukturmanagern Erkenntnisse in einem Bruchteil der Zeit, die herkömmliche Methoden benötigen würden", sagt Volpe.

Angesichts der knappen Budgets der Städte können die Vorlaufkosten für das System unerschwinglich erscheinen, aber Volpe glaubt, dass der Einsatz von KI die mit der manuellen Datenverarbeitung verbundenen Kosten um bis zu 60 % senken kann. Einer der Aspekte der Plattform, der sich als besonders nützlich erweist, ist die prädiktive Modellierung. „Städte können verschiedene Szenarien simulieren und die Auswirkungen des Klimawandels vorhersagen, um fundierte Entscheidungen zur Infrastrukturplanung zu treffen", erklärt Volpe.

Zu den künftigen Projekten gehört die Erstellung digitaler Zwillinge der städtischen Umwelt. „Diese virtuellen Modelle werden die zukünftigen Auswirkungen aktueller städtebaulicher Entscheidungen simulieren und Kommunen und Regierungen dabei helfen, sich ein Bild davon zu machen, wie Infrastrukturänderungen oder neue Entwicklungen im Laufe der Zeit mit den Umweltbedingungen interagieren werden", sagt er. „Die Rechenleistung und die Echtzeit-Datenverarbeitungsfähigkeiten von AWS werden eine entscheidende Rolle bei der Erstellung und Pflege dieser digitalen Zwillinge spielen und den Städten ein ständig aktualisiertes virtuelles Abbild für die Entscheidungsfindung liefern", fügt er hinzu. Latitudo 40 möchte auch seine Satellitendatenanalyse mit Internet-of-Things (IoT)-Sensoren integrieren, die in städtischen Umgebungen eingesetzt werden und es den Städten ermöglichen, Echtzeitbedingungen wie Energieverbrauch, Verkehrsfluss und Verschmutzungsgrad zu überwachen. 

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