Hitzewellen und Luftverschmutzung belasten Millionen Menschen in Städten weltweit. Forscher in Manchester setzen auf künstliche Intelligenz (KI) und offene Daten, um Werkzeuge zu entwickeln, die Städten helfen, gesundheitliche Risiken besser zu erkennen und schneller auf klimatische und umweltbedingte Herausforderungen zu reagieren. Das Projekt, gefördert durch das UK Research and Innovation (UKRI)-Programm, nutzt maschinelles Lernen, um Daten aus verschiedenen Quellen wie Wetterstationen, Satellitenbildern, Luftqualitätsmessungen und Gesundheitsregistern zu analysieren. Ziel ist es, präzise, zeitnahe Vorhersagemodelle für Hitzespitzen und Luftverschmutzungsereignisse zu erstellen, die Stadtplanern und Behörden bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Ein zentrales Element ist die Integration von Open Data – also frei zugänglichen Informationen – aus öffentlichen und privaten Quellen. Durch die Kombination dieser Daten mit KI-Modellen können die Forscher nicht nur aktuelle Bedrohungen visualisieren, sondern auch zukünftige Risikolagen simulieren. So können beispielsweise Gebiete mit hoher Vulnerabilität, wie Altersheime oder ärmeren Stadtteilen, frühzeitig identifiziert und gezielte Maßnahmen wie die Einrichtung von Kühlpunkten oder die Einschränkung von Verkehr in kritischen Phasen geplant werden. Die entwickelten Tools sind modular aufgebaut und können leicht an die spezifischen Gegebenheiten verschiedener Städte angepasst werden. Die Ergebnisse wurden bereits in Pilotprojekten in Manchester und anderen britischen Städten getestet. In einem Fall half die KI-Plattform, eine Hitzewelle drei Tage vor ihrem Höhepunkt vorherzusagen, was die Stadt erlaubte, frühzeitig Warnungen zu versenden und Hilfsdienste zu mobilisieren. Auch bei Luftverschmutzungsereignissen zeigte sich die Wirksamkeit: Die Algorithmen erkannten einen Anstieg von Feinstaubpartikeln (PM2.5) in Echtzeit und ermöglichten eine schnellere Reaktion durch Verkehrssteuerung und öffentliche Gesundheitswarnungen. Die Forscher betonen, dass die Technologie nicht ersetzen, sondern ergänzen soll – menschliche Expertise bleibt entscheidend. Zudem wurde großer Wert auf Datenschutz und Transparenz gelegt: Alle Algorithmen sind nachvollziehbar, und die Daten werden anonymisiert verarbeitet. Die Plattform ist als Open-Source-Tool verfügbar, was die Weiterverbreitung und Anpassung in anderen Ländern erleichtert. Industrieexperten sehen in dem Projekt eine wegweisende Entwicklung. „Es zeigt, wie KI und offene Daten gemeinsam zur Resilienz städtischer Infrastrukturen beitragen können“, sagt Dr. Elena Müller, Umweltforscherin an der Universität Oxford. „Die Kombination aus präziser Vorhersage und praktischer Anwendbarkeit ist selten.“ Unternehmen wie Siemens und IBM haben bereits Interesse bekundet, die Technologie in ihre Smart-City-Lösungen zu integrieren. Die Manchester-Gruppe plant nun, die Plattform auf europäische und globale Märkte auszudehnen, insbesondere in Entwicklungsländern, die besonders anfällig für Klimaextreme sind.