Guten Tag Professor Spellerberg. Heute möchten wir mit Ihnen über das Digitalisierungs-Projekt Ageing Smart sprechen, an dem Sie und Ihr Lehrstuhl zur Zeit forschen. Hierbei geht es um die Zukunftsplanung der Kommenen bezüglich der sogenannten Baby-Boomer Generationen der Jahrgänge 1955 bis 1969. Doch wie kam es eigentlich zu diesem Projekt und wer ist alles beteiligt?

Guten Tag. Das Projekt Ageing Smart ist ein großes Kooperations-Projekt mit mehreren Partnern. Der Werdegang des Projekts begann 2017 mit einer Kooperation zwischen unserem Lehrstuhl Lehr- und Forschungsgebiets Stadtsoziologie und dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), sowie dem Fraunhofer Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE). Das damalige Projekt wurde von der Entwicklungsagentur Rheinland-Pfalz gefördert und verfolgte die Möglichkeit des Einsatzes von Digitalisierung und künstlicher Intelligenz in Gemeinden und Kommunen im Jahre 2050. Auf basis eines von uns durchgeführten Zukunfts-Workshops mit verschiedenen Teilnehmern haben wir überlegt, was utopische und was dystopische Vorstellungen des Einsatzes von künstlicher Intelligenz wären. Aus dieser Überlegung resultierte ein Folgeprojekt welches sich mit Mittelstädten, als Abgrenzung zu Smart-Cities und Smart-Regions, befasste. Wir wollten wissen wie es in diesen Regionen mit der Digitalisierung aussieht, und inwiefern dort über die Verwendung von künstlicher Intelligenz nachgedacht wird. Zu diesen Fragestellungen haben wir empirische Studien durchgeführt.

Zu diesem Zeitpunkt kam dann der Aufruf der Carl-Zeiss-Stiftung im Kontext "Durchbrüche" mit der Fragestellung "Was bedeutet eigentlich Alterung?", was zu einer weiteren Kooperation führte. Diese Kooperation ist das Projekt Ageing Smart, in dem es darum geht Räume mittels Digitalisierung und KI intelligent zu gestallten. An diesem gemeinsamen Projekt arbeiten nun 5 Kooperationspartner: Der Fachbereich Raum- und Umweltplanung der RPTU, das Fraunhofer IESE, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) sowie die beiden Professoren Liggesmeyer (Fraunhofer IESE) und Dengel (DFKI) in Doppelfunktion als Institutsleiter und Lehrstuhlinhaber.

Wir hatten bereits die Generation der Baby-Boomer erwähnt. Wieso wird denn genau diese Bevölkerungsgruppe von Ihnen untersucht?

Bei den Baby-Boomern handelt es sich um die zwischen 1955 bis 1969 Geborenen, welche inzwischen ein Fünftel bis ein Viertel der Bevölkerung Deutschlands, bzw. den Kommunen, ausmachen. Diese Bevölkerungsgruppe wird zunehmend wichtiger, da sie bald in den Ruhestand übergehen und daher verstärkt in und um ihre Kommunen leben werden. Diese Menschen werden also bald nicht mehr morgens zur Arbeit gehen und beispielsweise pendeln, sondern werden den Tag primär in der Nähe ihres Zuhauses verbringen. Dabei kommen die Fragen auf "Was heißt das denn für die Kommune? Oder den öffentlichen Regionalverkehr? Welche kommunalen Angebote werden genutzt und welche nicht?". Niemand kann das zur Zeit beantworten. Vielleicht bewegen sich diese Menschen auch an völlig andere Orte in ihrem Alltag oder ziehen sogar an einen anderen Standort. Das ist zur Zeit unklar.

Nun ist es sicherlich gut die Antworten auf diese Fragen zu haben. Aber was geschieht dann?

Es geht nicht einfach um das einmalige beantworten der aufgezeigten Fragen, obwohl dies bereits sehr wichtig ist. Wir entwickeln ein Entscheidungs-Unterstützungssystem (engl. "decision support system"), um die Kommunen bzw. die Akteure vor Ort bei strategischen und Planungs-Entscheidungen zu unterstützen. Dazu benötigen wir mathematische, sowie Software-Modelle um unter anderem folgende Fragestellungen zu beantworten: "Was bedeutet ein Mitteleinsatz für ein Schwimmbad? Werden die Baby-Boomer dieses häufig benutzen? Wie nachhaltig ist diese Entscheidung? Wie sieht es mit den Distanzen sowie der Erreichbarkeit aus? Gibt es genügend Bus- und Bahnverbindungen?". Diese Dinge müssen stets in Form einer analog und digtialen Verzahnung betrachtet werden, da heutzutage bereits jeder Lebensbereich zumindest teils-digitalisiert ist.

Jetzt soll künstliche Intelligenz (K.I.) ja auch eine Rollen in diesem Projekt spielen. Inwiefern ist dies so?

K.I. in Kommunen ist schwierig. Denn häufig ist die Digitalisiserung dort noch nicht so weit fortgeschritten. Daher ist ein wichtiges und großes Ziel in diesem Projekt die K.I. readiness, d.h. die Bereitschaft für die Einbringung der K.I. Hilfsmittel in die Kommunen.

Sie sagten zuvor, dass es sich bei den Benutzern des Systems um die Akteure der Kommunen hendelt. Können Sie dies genauer ausführen?

Die Akteure sind verantwortliche Entscheider vor Ort, wie beispielsweise der Bürgermeister, das Stadtplanungsamt, Spitzen der Verwaltung, verschiedene Ressorts, etc.. Dies können aber auch Verbände, Vereine oder die Zivilgesellschaft sein, die in den direkten Austausch mit den Entscheidern gehen möchten, um mögliche Planungs-Alternativen zu besprechen. Letzteres müssen wir aber abwarten und sehen inwiefern dies vor Ort leistbar ist.

Durch Ageing Smart werden also geziehlt Fragen beantwortet und Planung ermöglicht. Löst Ihr digitales System somit ein bestehendes analoges System ab, oder war ein solcher Aufwand bisher in der analog geprägten Welt der Kommunen schlicht nicht realisierbar?

Das ist eine gute Frage. Das Problem in vielen Kommunen ist, dass die Daten zwar digital vorliegen, jedoch aufgrund der aufwändigen händischen Auswertung nicht oder nur eingeschränkt zur Entscheidungsfindung verwendet werden können. Dies hängt damit zusammen, dass diese Daten sehr spezifisch sind, wodurch sie zuerst einmal aufbereitet werden müssen, um weitere Fragestellungen objektiv zu beantworten. Dazu kommen Inkompatibilitäten in den durchaus sehr heterogenen Datenformaten wie beispielsweise Pläne, Zahlen oder Karten aus verschiedener Software.

Das heißt die Daten an sich sind in verschiedenen Formaten vorhanden. Ist dies ein Problem, bzw. wo sehen sie die größten Hürden bei der Entwicklung des Ageing-Smart Systems?

Die Hürden bestehen vor allem darin, dass nicht nur die Datensätze - also die technische Seite - sehr heterogen ist, sondern auch der Einsatzkontext. Denn obwohl wir uns auf die Babyo-Boomer beschränken, wird die Situation in den Dörfern und auf dem Land anders sein, als Suburban. Und auch dort wird es eine andere Situation sein, als in Städten. Die Frage ist somit immer "Was können wir vergleichen?". Daher strukturieren wir die Daten erst einmal über die ökonomische Situation der Kommunen. Hinzu kommt eine Differenzierung zwischen Ost- und West-Deutschland, da die Biographien und gegenwärtigen Situationen häufig unterschiedlich sind. Durch diese Sturkturierung erhalten wir Gruppen von Kommunen deren Situationen vergleichbare Gestaltungsspielräume für die Akteure ermöglichen.

Wunderbar. Vielen Dank für Ihre ausführlichen Erläuterungen.

Falls Interessierte aktuelle sowie weiterführende Informationen über das spannende Projekt Ageing Smart haben möchte, können diese unter ageing-smart.de gefunden werden. Dort gibt es auch einen Blog sowie eine Übersicht aller anstehenden Termine.