Kurzbeschreibung der Projektidee
Das Projekt BaKIM (= Baum, Künstliche Intelligenz, Mensch) ist ein Kooperationsprojekt der Stadt Bamberg und der Professur für Angewandte Informatik insbesondere Kognitivie Systeme der Universiät Bamberg mit dem Ziel, die Pflege der städtischen Bäume und Forstflächen zu verbessern.Der Zustand unseres kommunalen Baumbestands wird erfasst. Außerdem lassen sich kurzfristige Informationen zu unmittelbaren Auswirkungen von ökologischen Einzelereignissen auf die Bäume erhoben und datengestützt mithilfe von Drohnenbefliegung erhoben. Danach hilft Künstliche Intelligenz dabei Schäden an den Bäumen vorherzusagen und Krankheiten schneller zu erkennen.
Für dieses Projekt erhielt die Stadt Bamberg eine Förderung von 450.000€ im Rahmen des Prorgramms Kommunal?Digital! Zusammen mit dem Smart City Research Lab der Stadt soll das Projekt im Herbst starten.
Staatsministerin Judith Gerlach übergibt Sascha Götz - Programmleiter von Smart City Bamberg - den Förderbescheid. Bild: © StMD Tobias Blaser
Beschreibung der Projektidee und Darstellung der Ziele:
Im Bereich der Pflege von Baumbeständen stellt der Klimawandel die kommunale Verwaltung vor erhebliche Probleme: Sowohl im Forstbereich als auch bei Stadtbäumen reichen Personal- und Sachmittel kaum mehr aus, um die notwendigsten Arbeiten auszuführen. Die Schäden sind so groß, dass – gerade nach den häufiger werdenden Extremwetterlagen – oft nur noch die allernötigste Sicherung bzw. der Rückschnitt und die Fällung von geschädigten Bäumen bewältigt werden. Mit dem vorliegenden Projekt wird als Reaktion darauf ein nachhaltiger und gleichzeitig innovativer, lösungsorientierter Ansatz verfolgt. Zuerst werden Baumbestände in der Stadt und im städtischen Forst mit Drohnen beflogen, mit verschiedenen Sensorsystemen erfasst und vermessen.
So können z. B. nach Stürmen oder Hitzephasen Schäden visualisiert und bewertet werden, um den Bestand gezielt und effizient zu pflegen. Ergänzt werden diese Daten durch vorhandene Datensätze und bestehendes Wissen über wertvolle Baumbestände im Baumkataster sowie dem Großen Eichenbockkäfer im Bamberger Hain als Keystone Species.
Im zweiten Schritt erlernt eine Software durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI), aus dem Ist-Zustand immer bessere Vorhersagen über zukünftige Schäden zu treffen und trägt so zum proaktiven Schutz einzelner Naturdenkmäler und ganzer Forstbestände bei. Mit Blick auf den jährlichen Vegetationsverlauf werden aus diesen mit maximaler zeitlicher Flexibilität bereitgestellten Daten Erkenntnisse gewonnen (u. a. Baumartenidentifizierung, Beerntungseinschätzung, Beurteilung Trockenstress), die in ihrer Genauigkeit nicht mit bisher verfügbaren Daten zu erzielen waren. Die Identifikation von Hot Spots ermöglicht zukünftig zielgerichtetere Pflege- bzw. Bewirtschaftungsmaßnahmen und Monitoring. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der akuten Schadensbeurteilung im Zusammenhang mit Wohnbebauung, Straßen und Wegen oder Tourismusschwerpunkten.
Der Einsatz von Personal und Technik wird durch die Kombination von bestehendem Wissen und neuen Datensätzen erheblich optimiert. Im Projekt werden wichtige neue Erkenntnisse in der Kartierung generiert, wie z. B. welche Sensoren welche zusätzlichen Informationen über Vegetation liefern können. Das Projekt zeigt ein hohes Übertragbarkeitspotenzial, da die gewonnen Erfahrungen anderen Kommunen zur Verfügung gestellt werden und eine Zusammenarbeit schon während der Projektlaufzeit beginnt. Neben der Erstellung der KI-Pilotsoftware selbst ist es ein wesentliches Projektziel, andere interessierte Ämter interkommunal einzubinden und so eine breite Datenbasis zu schaffen. Eine Zusammenarbeit ist auch in der Hinsicht im Sinne des Projektes, dass die Erhöhung der Datenmenge und -qualität mit einer präzisieren Vorhersage von Baumschäden einhergeht. Die Einbindung der Stabsstelle Smart City in das Projektteam gewährleistet die langfristige Anbindung an (über-)regionale Netzwerke und sichert die Nachhaltigkeit des Vorhabens über die Projektlaufzeit hinaus.
Übertragbarkeit
Bereitstellung der Software für alle Kommunen als open source (lizenzfrei). Durch breitere Nutzung wächst der Datenbestand schnell. Das Training des Systems erweitert sich in kurzem Zeitraum auch auf die Erkennung seltenerer Baumarten und Schädlinge. Kostenlose Nutzung der gemeinsamen Daten ist gegen kontinuierliche Basis-Verbreiterung und Verbesserung der KIgestützten System-Fähigkeiten möglich. Mittel für die Vernetzung interessierter Kommunen und Übertragung des Systems sind eingeplant.
Innovationsgehalt
Durch maschinelles Lernen entstehen Mensch-KI-Partnerschaften, die der Unterstützung menschlicher Expertisen dienen – aber diese keinesfalls ersetzen sollen/dürfen. Das System gibt mit zunehmender Präzision entscheidungsrelevante Hinweise. Die verantwortliche Entscheidung treffen weiterhin menschliche Expert:innen nach Augenschein, Qualifikation und Erfahrung. Das Vorhaben entwickelt sich dynamisch mit ähnlichen Projekten weiter und erhöht damit den Erkenntnisgewinn insgesamt.
Vernetzungsgedanke
Durch das interdisziplinäre Smart City Research Lab der Universität Bamberg findet eine intensive Vernetzung zwischen Ämtern der Kommune und mehreren Fachbereichen der Universität statt. Studierende werden im Rahmen von Lehrprojekten einbezogen. Hauptansatzpunkt der Vernetzung sind neue Kontakte zwischen Forst- und Gartenämtern bayerischer Kommunen, durch gemeinsame Nutzung Systemaufbau fachlicher Austausch gestärkt. Wichtig auch: Vernetzung mit vergleichbaren Projekten anderer Institutionen.
Nachhaltigkeit
Vorausschauende Baumpflege und Schutz für Einzeldenkmäler mindern kurz- und langfristige Schäden (insb. wg. Klimawandel). Bereits vorhandene Daten zu Baumbeständen werden dauerhaft zugänglich und nutzbar gemacht. Wir setzen kommunale Personal- und Materialressourcen zielgerichtet und nachhaltig ein. Das im Projekt entwickelte lizenzfreie System lässt sich über das Projekt hinaus wirtschaftlich betreiben sowie erweitern und gewinnt durch Nutzung in anderen Kommunen eine immer breitere Datenbasis.
Partizipation
Die im Projekt entwickelte und befüllte detaillierte Datenbank zum Zustand der Stadtbäume ist auch für Bürger:innen von Interesse. Auf dieser Basis wird die Bürgerinformation zum ökologischen Zustand der Stadtvegetation deutlich verbessert. Beteiligungsformen sind die Meldung von Schadensbildern bei Stadtbäumen oder z.B. Gießpartnerschaften für vom Trockenstress betroffenen Bäume durch Anwohner:innen. Dafür werden Beteiligungsplattformen genutzt, die in anderen Projekten gerade aufgebaut werden.
