Reinigen - auf die richtige Art! KI-Computer verbessern die Sauberkeit in Städten

Sauberkeit als Visitenkarte. Städte wollen als attraktiver Ort zum Leben und Arbeiten wahrgenommen werden. Sauberkeit hat einen großen Einfluss auf das Erscheinungsbild eines Ortes - und damit auf die Stadtentwicklung. Es überrascht daher nicht, dass erhebliche Mittel in die Sauberkeit der Städte von Paris bis Tokio investiert werden. Doch bei der Reinigung gibt es noch viel Raum für Verbesserungen, wie das Westschweizer Startup Cortexia herausgefunden hat. Andréas von Kaenel, der Cortexia zusammen mit André Droux gegründet hat, sagt: "Geputzt wird oft dort, wo es schon sauber ist, und nicht dort, wo es notwendig ist." Sein Partner von Kaenel fügt hinzu, dass die Reinigung meist auf Erfahrung und Gewohnheit beruht und nicht auf der tatsächlichen Verschmutzung.

Diese Erkenntnis hat Cortexia aus einer Umfrage gewonnen, die das Unternehmen in zehn europäischen Städten durchgeführt hat. Sie ergab auch, dass einige Städte überdurchschnittlich viel für die Reinigung ausgeben, die Bevölkerung aber dennoch mit der Sauberkeit unzufrieden ist.

Cortexia hat beschlossen, sich dieses Problems anzunehmen. Das Unternehmen will die Sauberkeit der Städte verbessern und gleichzeitig Kosten und Umweltverschmutzung reduzieren. Dies geschieht mit Machine Vision (MV) und Künstlicher Intelligenz (KI). Die Cortexia-Lösung wird bereits in zahlreichen europäischen Städten erfolgreich eingesetzt. Sie besteht aus einer Kamera, einem KI-fähigen Embedded-Computer von Syslogic, KI-Algorithmen und einer webbasierten Kundenschnittstelle.

AI-Computer am Rande der Welt erkennt Umweltverschmutzung

Die Hardware, bestehend aus einer Kamera und einem KI-Computer, wird in Fahrzeugen installiert, die regelmäßig in Städten unterwegs sind. Dazu gehören Kommunalfahrzeuge, Kurierfahrräder, Postdreiräder oder Busse. Die Kamera nimmt die Umgebung auf. Die Bilder werden nicht gespeichert, sondern direkt von der Cortexia Box verarbeitet. Der Grad und die Art der Verschmutzung werden in Echtzeit ermittelt. Andréas von Kaenel sagt: "Für uns war von Anfang an klar, dass wir die Bildanalyse auf dem Edge durchführen wollen." Sie hat laut von Kaenel zwei entscheidende Vorteile gegenüber der nachgelagerten Auswertung. Das Datenvolumen werde klein gehalten und der Datenschutz sei gewährleistet, da keine Bilder aus dem öffentlichen Raum gespeichert würden.

Das liegt daran, dass die gesammelten Bilder in Echtzeit im Fahrzeug verarbeitet und ausgewertet werden. Die Fahrzeuge können mit einer Geschwindigkeit von bis zu 50 km/h (30 mph) fahren. Alle Verschmutzungsarten werden in Kategorien eingeteilt. Je nach Kategorie werden Maßnahmen zur Beseitigung vorgeschlagen. Städte können auch Verschmutzungskategorien definieren, seien es Spritzen, Glasscherben oder Fäkalien, die sie sofort beseitigen lassen wollen. Wird eine solche Verschmutzung vom System erkannt, wird ein Alarm ausgelöst. Die sofortige Beseitigung kann angeordnet werden, so dass ein Reinigungsteam an den entsprechenden Ort geschickt werden kann.

Cortexia zeigt, wie Sauberkeit erreicht wird

Dieses Beispiel zeigt, dass Cortexia nicht nur die Sauberkeit einer Stadt bewertet. Vielmehr unterstützt das Unternehmen die Städte maßgeblich dabei, die Sauberkeit zu verbessern und damit die Zufriedenheit der Anwohner zu erhöhen. Auch Ergebnisse aus Umfragen fließen in die Cortexia-Lösung ein. Verschmutzungsarten, die von der Bevölkerung als besonders störend empfunden werden, können zur Beseitigung priorisiert werden.

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