Rückblick auf den Deep Dive zu Bevölkerungsschutz, IT-Sicherheit und Verwaltungsprozessen
Am 28. November 2025 versammelten sich rund 200 Teilnehmende zur URBAN.KI Jahrestagung, um die digitale Zukunft in Kommunen zu diskutieren. Im Deep Dive zum Thema Bevölkerungsschutz gaben Projektbeteiligte Einblicke in die Use Cases UrbanShieldAI, AirGuardAI und MapChatAI.
Unter der Moderation und Leitung von Nadja Menz, Projektleiterin Fraunhofer FOKUS, wurden die einzelnen Projekte vorgestellt. Die Experten Daniel Theis und Karol Rösner, beide wissenschaftliche Mitarbeiter bei URBAN.KI, sowie Thilo Ernst, Projektleiter Fraunhofer FOKUS, zeigten eindrucksvoll, wie Künstliche Intelligenz konkret zur Krisenvorsorge und zur Effizienzsteigerung in Kommunen beitragen kann.
In Live-Demos erlebten die Teilnehmenden die Anwendungen direkt in Aktion und nutzten die Gelegenheit für einen intensiven Austausch über die praktischen Einsatzmöglichkeiten vor Ort.
Kommunale IT-Systeme stehen heute vor gestiegenen Cyberrisiken, während gleichzeitig Fachkräfte fehlen. UrbanShieldAI adressiert dieses Problem durch eine automatisierte Sicherheitsbewertung. Das System nutzt eine sogenannte LLM-basierte Agenten-Struktur. Dabei fungiert ein spezielles Sprachmodell (Large Language Model) als Gehirn, das verschiedene digitale „Agenten“ steuert. Diese Agenten prüfen gezielt Bereiche wie zum Beispiel Verschlüsselungszertifikate, offene Ports oder Mail-Konfigurationen und gleichen die Funde mit globalen Datenbanken für Sicherheitslücken ab. Der Prototyp übersetzt also die oft kryptischen Ergebnisse technischer Scans in verständliche und nach Dringlichkeit sortierte Berichte. Kommunen erhalten somit eine klare Entscheidungsgrundlage für notwendige Sicherheitsmaßnahmen, ohne dass tiefe IT-Kenntnisse vorhanden sein müssen.
Saubere Luft ist ein Kernfaktor für die Lebensqualität, doch herkömmliche Messnetze reagieren meistens nur auf bereits bestehende Belastungen. Hier setzt AirGuardAI an, indem es neuronale Netze für die Prognose von Schadstoffen nutzt. Der technologische Kern ist das sogenannte Time Series Forecasting, also die Zeitreihenvorhersage. Die KI wird darauf trainiert, aus historischen Mustern in der Vergangenheit, zum Beispiel im Zusammenhang mit Windgeschwindigkeit, Luftfeuchtigkeit und Verkehrsaufkommen, die Feinstaubbelastungen für die kommenden Stunden präzise vorauszusagen. Der Fokus liegt auf der Nachhaltigkeit, denn das System ist so konzipiert, dass auch kleinere, energieeffizientere Modelle gute Ergebnisse liefern können. So können Städte frühzeitig präventive Maßnahmen einleiten, noch bevor Grenzwerte überschritten werden.
In Leipzig wird mit MapChatAI die Interaktion zwischen Bürgern und städtischen Geodaten neu definiert. Oft liegen Informationen zu Spielplätzen, Museen oder auch barrierefreien WCs in komplexen Datenbanken vor, die schwer zugänglich sind. MapChatAI nutzt eine RAG-Architektur (Retrieval Augmented Genetation), um dieses Wissen nutzbar zu machen. Bei diesem Verfahren liest die KI im Moment der Anfrage die relevanten Fakten aus den offiziellen städtischen Quellen und generiert daraus eine Antwort. Nutzer können Fragen einfach eintippen oder einsprechen. Der Chatbot antwortet in natürlicher oder auf Wunsch auch in „Leichter Sprache“ und visualisiert die Ergebnisse direkt auf einem Stadtplan. Durch diese intuitive Schnittstelle werden Barrieren abgebaut und die digitale Teilhabe für alle Bevölkerungsgruppen ermöglicht.
Die Workshop-Ergebnisse haben verdeutlicht, dass der Weg zur vernetzten Stadt über den mutigen Einsatz intelligenter Assistenzsysteme führt. Für Kommunen ist die zentrale Erkenntnis, dass KI-Systeme keine theoretischen Konstrukte mehr sind. Vielmehr bieten sie bereits jetzt messbare Lösungen für reale Probleme.
Den Teilnehmenden wurde klar: Eine erfolgreiche KI-Einführung in Kommunen erfordert den Mut und den Willen, Verwaltungsprozesse durch intelligente Assistenzsysteme zu ergänzen. Wenn dies gelingt, können Kommunen die Zukunft der Verwaltung aktiv und sicher mitgestalten.