?Information and Communication Technology“ (ICT) ist eine wichtige Komponente der intelligenten Stadt. Zu den Themenfeldern, die ICT4iCity adressierte, geh?rten die Datenzentren für die Sammlung und Speicherung st?dtischer Daten, (mobile) Netzwerke, neue Informations-Services für Bürger*innen, das Geb?ude- und Umweltmonitoring mit Sensoren sowie GIS-Daten für st?dtische Bauvorhaben.

St?dtische Daten reichen von Geodaten für Umwelt und Bauwesen über Geometriedaten von Geb?uden bis hin zu den Informationen aus dem Internet der Dinge. Wie k?nnen die heterogenen Datenbest?nde einer Stadt einheitlich über offene Schnittstellen und Standards bereitgestellt werden? Bisherige Kommunikationsnetze zur Datenübertragung werden derzeit durch neue Funktechnologien wie 5G erweitert. Welches Potenzial haben diese Technologien für den Einsatz in Geb?uden und St?dten? Das steigende Datenaufkommen erfordert zudem eine automatisierte Verarbeitung, um die Daten nutzbar zu machen. Wie k?nnen neue Methoden wie Deep Learning dazu beitragen? Und nicht zuletzt, wie k?nnen in der Stadt und ihren Geb?uden erhobene Daten für eine bessere Nutzung ?ffentlicher Ressourcen, etwa durch neue Services für Bürger*innen, eingesetzt werden?

In vier Teilvorhaben untersuchte ICT4iCity mit Partnern aus der Wirtschaft sowie dem ?ffentlichen Sektor verschiedene Aspekte und technologische Ans?tze entlang dieser Fragestellungen:

1.  Urbane Datenplattform (Prof. Dr. Volker Coors)
2.  Smart Public Buildings and Infrastructures (Prof. Dr. Dieter Uckelmann)
3.  5G-4-iCity (Prof. Dr. Dieter Uckelmann)
4.  Deep Learning für 3D-Geometriedaten mit Anwendung in der Klassifikation von Geb?udetypen (Prof. Dr. Nicola Wolpert)

Mit der Urbanen Datenplattform wurde eine Dateninfrastruktur entwickelt werden, die über offene Schnittstellen des Open Geospatial Consortiums einen einheitlichen Zugriff auf einen heterogenen Datenbestand erlaubt und dabei neben 2D- und 3D-Geobasisdaten auch Sensordaten berücksichtigte (TP1). An der Schnittstelle vom ?ffentlichen Geb?ude zur Stadt wurden neue IoT-Anwendungen für Kommunen und St?dte auf Basis von offener Software und offenen Standards untersucht und anhand einer Basisinstallation erprobt (TP2). Die Potenziale und technischen Grundlagen für den Einsatz von 5G im Geb?ude und zur Geolokalisierung wurden ermittelt und ein 5G-Sensorboard zur Evaluation konfektioniert werden (TP3). Für die automatisierte Klassifikation von Geb?udetypen in digitalen 3D-Modellen wurden bestehende Architekturen neuronaler Netze (Deep Learning) angepasst und weiterentwickelt (TP4).