Prüffeld | LGB_Startseite

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Der Bund gibt als Zieljahr 2045 für treibhausgasneutrale Wärme vor. Drei Viertel der Kommunen setzen ambitioniertere Ziele und streben 2040 Klimaneutralität an. Sieben Prozent wollen diese Zielmarke bereits im Jahr 2035 erreichen. Wärmenetze decken nach Angaben der Pläne aktuell einen Anteil des Wärmebedarfs von durchschnittlich neun Prozent. Dieser soll auf 37 Prozent steigen.

Die Möglichkeiten der Bundesländer, die Wärmewende voranzutreiben, variieren stark und hängen von geografischen, geologischen und sozioökonomischen Bedingungen ab. Biomasse hat den größten Anteil an erneuerbarer Fernwärme, weshalb Länder mit viel Landwirtschaft und Waldflächen vorne liegen. Bayern erzeugte 2022 mit 5,4 Milliarden Kilowattstunden bundesweit die meiste Fernwärme aus Erneuerbaren Energien, gestützt durch große Geothermie-Kapazitäten (385 von 408 Megawatt deutschlandweit), was anteilig 33,7 Prozent ausmacht. Dahinter folgen Baden-Württemberg (27,2 Prozent) und Rheinland-Pfalz (26,7 Prozent).

Die Wärmepumpe war 2024 das beliebteste Heizsystem im Neubau – mit den höchsten Quoten in Sachsen-Anhalt (83 Prozent) und im Saarland (82 Prozent). In den Stadtstaaten Hamburg, Berlin und Bremen liegt der Wert unter 50 Prozent, da in den urbanen Strukturen mit vielen Mehrfamilienhäusern und hoher Wärmeverbrauchsdichte eher auf Fernwärme gesetzt wird. Den Bestand mitgerechnet, ist die Zahl der Wärmepumpen im Verhältnis zur Bevölkerung in Rheinland-Pfalz am höchsten.

Zur Publikation

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www.bezreg-koeln.nrw.de

Der Beitrag Kooperation von Land und Kommune: Kreis Coesfeld und Bezirksregierung Köln mit gemeinsamen Befliegungsprojekt erschien zuerst auf Business Geomatics.

https://attendee.gotowebinar.com/register/3607193537258371158

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Digitaler Zwilling
In einem nächsten Schritt werden die Echtzeitdaten mithilfe künstlicher Intelligenz ausgewertet. Auf dieser Grundlage wird ein lokales Frühwarnsystem entstehen, das insbesondere die Feuerwehr und weitere Bereiche der Verwaltung unterstützt. Ziel ist es, bei drohenden Hochwasserereignissen schneller reagieren und präventive Maßnahmen einleiten zu können. „Mithilfe eines KI-gestützten Hochwasser-Frühwarnsystem ist es der Feuerwehr möglich, Maßnahmen zu ergreifen, noch bevor die ersten Notrufe eingehen. Die Sicherheit der Bürgerinnen und Bürger soll dadurch weiter gesteigert werden“, erklärt Dennis Pingel, Leiter der Feuerwehr und des Rettungsdienstes der Stadt Arnsberg.

Handeln vor erstem Notruf

Noch steht das System am Anfang: Die künstliche Intelligenz muss zunächst mit den neuen Daten trainiert werden. Im Laufe des kommenden Jahres wird das Frühwarnsystem einsatzbereit sein. Doch schon jetzt leisten die Messwerte einen wertvollen Beitrag, indem sie das Verständnis der hydrologischen Zusammenhänge im Stadtgebiet verbessern und eine genauere Beobachtung aktueller Entwicklungen ermöglichen.

Genauere Beobachtung

Die Bürgerinnen und Bürger können künftig direkt von den Erkenntnissen profitieren: Die Echtzeitdaten werden veröffentlicht und sind dann über das Klimadashboard Arnsberg unter www.arnsberg.de/klimadashboard einsehbar.
Die Stadt Arnsberg leistet damit einen Beitrag zu dem strategischen Ziel 2 des Themenfelds „Klima und Energie“ (Anpassungen an die Folgen des Klimawandels) der Arnsberger Nachhaltigkeitsstrategie und den SDGs 9, Industrie, Innovation und Infrastruktur, 11, nachhaltige Städte und Gemeinden, sowie SDG 13, Maßnahmen zum Klimaschutz.
www.arnsberg.de/klimadashboard

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Übersicht über den GlobalBuildingAtlas-Datensatz der TU München, bestehend aus globalen Gebäudepolygonen (GBA.Polygon), Gebäudehöhenkarte (GBA.Height) und LoD1-Modellen (GBA.LoD1). Der obere Abschnitt zeigt die Datensatzstatistiken nach Kontinent, einschließlich der Anzahl der Gebäude, der Gesamtgebäudefläche und des Gesamtgebäudevolumens. Der mittlere Abschnitt zeigt die globale Verteilung des Gebäudevolumens, berechnet über 480×480 Meter große Gitterzellen. Der untere Abschnitt bietet einen genaueren Blick auf die Gebäudevolumenverteilung in 10 repräsentativen Städten. Quelle: TU München/Google Maps

Mit dem GlobalBuildingAtlas hat eine Forschungsgruppe der Technischen Universität München (TUM) erstmals eine hochauflösende 3D-Karte aller Gebäude weltweit erstellt. Die frei zugänglichen Daten ermöglichen präzisere Modelle für Urbanisierung, Infrastruktur und Katastrophenmanagement. Das Forschungsteam wird von Prof. Xiaoxiang Zhu, Inhaberin des Lehrstuhls für Datenwissenschaft in der Erdbeobachtung an der TUM, geleitet. Das Projekt ist per ERC-Starting Grant gefördert.

Der GlobalBuildingAtlas umfasst mit 2,75 Milliarden Gebäudemodellen alle Bauwerke, von denen Satellitenbilder aus dem Jahr 2019 vorliegen. Er ist die umfangreichste Sammlung dieser Art. Zum Vergleich: Die bislang größte Datenbank zählt 1,7 Milliarden Gebäude. Die 3D-Modelle besitzen eine 3×3-Meter-Auflösung.
Zudem wurden 97 Prozent (2,68 Milliarden) aller Gebäude als sogenannte LoD1-3D-Modelle hinterlegt. LoD1-3D-Modelle (Level of Detail 1) sind vereinfachte dreidimensionale Darstellungen von Gebäuden, die die Grundform und Höhe jedes Gebäudes wiedergeben. Diese sind zwar gröber, lassen sich aber dadurch auch in großer Zahl in Computermodelle integrieren. Sie sollen eine Grundlage für Analysen von Stadtstrukturen, Volumenberechnungen und Infrastrukturplanung bilden. In vergleichbaren Datenbanken fehlen vor allem Gebäude-Daten aus Regionen in Afrika, Südamerika und besonders aus ländlichen Gebieten.

Neuer globaler Indikator für Wohnraum

„3D-Gebäudeinformationen liefern ein deutlich genaueres Bild von Urbanisierung und Armut als klassische 2D-Karten“, erklärt Prof. Zhu. „Durch das 3D-Modell wird nicht nur die Fläche, sondern auch das Volumen des Gebäudes ersichtlich. Dadurch lassen sich viel präzisere Schlüsse über die Wohnverhältnisse ziehen. Wir führen damit einen neuen globalen Indikator ein: das Gebäudevolumen pro Kopf, also die gesamte Gebäudemasse im Verhältnis zur Bevölkerung – ein Maß für Wohnraum und Infrastruktur, das soziale und wirtschaftliche Unterschiede sichtbar macht. Dieser Indikator unterstützt die Umsetzung nachhaltiger Stadtentwicklung und hilft, Städte inklusiver und widerstandsfähiger zu gestalten.“

Offene Daten für globale Herausforderungen

Zugleich sollen die Daten Modelle zu Themen wie Energiebedarf und CO₂-Emissionen verbessern und die Planung grüner Infrastruktur unterstützen. Auch bei der Katastrophenvorsorge sollen sich Risiken schneller bewerten lassen.
Die Daten stoßen bereits auf großes Interesse: So prüft nach Angaben des TUM das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) den Einsatz des GlobalBuildingAtlas im Rahmen der „Internationalen Charter: Space and Major Disasters“.Alle Daten und der gesamte Code sind frei verfügbar über GitHub und mediaTUM, den Medien- und Publikationsserver der TUM.
https://github.com/zhu-xlab/GlobalBuildingAtlas
https://mediatum.ub.tum.de/1782307

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Die Ausschreibung umfasst den Kauf und die Pflege von Softwarelizenzen für einen Zeitraum von mindestens vier bis sechs Jahren an allen neun Standorten des LBM. Ein begleitendes Projektmanagement, ein Schulungskonzept zur Einführung der Software sowie weitere Dienst- und Entwicklungsleistungen zählen ebenfalls zum Umfang der Ausschreibung.

Im Rahmen des mehrstufigen Bewerbungsverfahren mussten die teilnehmenden Anbieter nachweisen, dass ihre Software eine modellbasierte Straßenplanung ermöglicht und die geforderten BIM Anwendungsfälle im Straßenwesen unterstützt. Darüber hinaus sollten auch Standardprozesse der Straßenplanung sowie geltende Regelwerke und Schnittstellen, wie OKSTRA und ALKIS-NAS, vollständig abgebildet werden können.

Im Verfahren überzeugte card_1 unter anderem aufgrund der smart infra-modeling technology. Diese Technologie, die von der IB&T Software GmbH entwickelt wurde, bildet die Basis der neuen Entwurfssysteme im Programm und kombiniert einen integrierten Wissensspeicher mit intelligenter Entscheidungslogik und der Arbeit mit einem fachlichen Datenmodell.

www.card-1.com

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• Vortrag: Einsatz von Laserscanning im Wald: Überblick über Messprinzipien, Technologien und Anwendungen (Prof. Dr. Paul Magdon, HAWK Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst Hildesheim/Holzminden/Göttingen)
• Praktische Anwendung: Einzelbaumsegmentierung mit AMS3D (Timon Miesner, Thünen-Institut für Waldökosysteme)
• Live-Demo: TrailScan: QGIS-Plugin zur Kartierung von Rückegassen aus Airborne Laserscanning Daten (Tanja Kempen, HAWK Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst Hildesheim/Holzminden/Göttingen)

Adaptive Mean Shift 3D (AMS3D) ist der Name eines Algorithmus, der erkennt, welche Punkte in einer LiDAR-Punktwolke zu einem einzelnen Baum gehören. Im Projekt ForestPulse wird daran geforscht, diesen Algorithmus zu verbessern und zugänglich zu machen. „TrailScan“ ist ein frei zugängliches QGIS-Plugin, mit dem sich Rückegassen im Wald automatisiert aus LiDAR-Daten erkennen und kartieren lassen.

https://thuenen.limequery.com/655463?lang=de

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Beide Unternehmen sprechen von einem neuen Fahrzeugtyp, dem sogenannten SDV, was für Software-Defined Vehicle steht. Nach Ansicht von HERE definieren die chinesischen Automobilhersteller das digitale Fahrerlebnis neu. Schlüssel dafür sind Fahrerassistenzsysteme (ADAS), KI-gestützte Navigation und immersive Cockpits.

HERE bringt dafür seinen Navigations-Stack ein. Der Ansatz ist, dass die Kartenarchitektur als einzige Datenquelle für SDVs dienen und verschiedene Fahrzeugfunktionen unterstützen soll, etwa Dienste für Elektrofahrzeuge, ADAS, automatisiertes Fahren oder Over-the-Air-Updates (OTA), wie sie im Bereich von Karten bereits üblich sind.

HERE gibt an, dass bereits mehr als 30 chinesische Automarken die Technologie des Unternehmens einsetzen. „Unsere Partnerschaft basiert auf gegenseitigem Vertrauen und einer langjährigen Beziehung“, sagte Frank Jiang, VP of Amap. „Amap hat sich wegen der bewiesenen Innovation, der globalen Reichweite und der starken Unterstützung durch lokale Automobilhersteller für HERE entschieden. Gemeinsam entwickeln wir ein Navigationssystem, das das den Anforderungen chinesischer Automobilhersteller mit globalen Ambitionen gerecht wird.“

www.here.com

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„Maschinenbau und Industrie haben dieses Land stark gemacht“, sagt Tim Höttges, Vorstandsvorsitzender der Deutschen Telekom. „Aber auch hier werden wir herausgefordert. KI ist eine riesige Chance. Sie wird helfen, unsere Produkte zu verbessern und unsere europäischen Stärken zu stärken. In nur sechs Monaten formen wir aus einer Idee reale KI-Rechenpower, Made for Germany.“

„Deutschlands Stärke im Ingenieurwesen und in der Industrie ist legendär und wird jetzt durch KI noch weiter ausgebaut“, sagte Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA. „Mit der weltweit ersten Industrial AI Cloud und einer der größten Bereitstellung von GPUs in Deutschlands bringen wir NVIDIA-KI und Robotik hierher, um eine neue Ära der industriellen Transformation einzuläuten.“

Aufgrund der geopolitischen Lage haben circa 20 Prozent der Unternehmen ihre geschäftskritischen und sensiblen Daten in dem Zeitraum 2024/25 zurück aus der Cloud wieder lokal gespeichert. Der Bedarf von Großunternehmen, Mittelstand und Start-ups an souveränen und sicheren KI-Rechenkapazitäten unter europäischen Regeln ist also groß, beispielsweise bei KI-Anwendungen im Maschinenbau, in der Fertigung und in der Logistik.

Als ein Einsatzschwerpunkt sind digitale 3D-Zwillinge realer Fabriken. NVIDIA Omniverse-Bibliotheken integrieren dabei virtuelle Planung, Simulation, Prüfung und Verbesserung des Fabrikdesigns, bevor sie in Realität gebaut werden. So können beispielsweise Autos und Flugzeuge in digitalen Windkanälen getestet werden, und auch virtuelle „Crashtests“ werden möglich sein.

Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Entwicklung von Robotern durch physikalisch genaues, simulationsbasiertes Lernen und Validieren. Einer der ersten Anwender der Industrial AI Cloud ist Agile Robots. Die Roboter kommen zum Beispiel in Produktionsprozessen von Automobilherstellern und Elektronikproduzenten zum Einsatz. Sie führen mechanische Montage- und Polierarbeiten mit höchster Präzision durch und passen ihre Bewegungen in Echtzeit an. Der Roboter H10-W von Agile Robots wird auch für die Installation der Serverschränke am Standort München eingesetzt.

Auch Large Language Models (LLMs) können auf hohem Niveau entwickelt und trainiert werden. Dafür wird der Telekom-Partner Perplexity zum Beispiel die Industrial AI Cloud nutzen. Echte KI-Souveränität setzt voraus, dass der Inference Layer innerhalb Deutschlands Antworten und Intelligenz generiert. Durch die Partnerschaft mit der Deutschen Telekom wird Perplexity die Industrial AI Cloud nutzen, um sichere KI-Inference lokal für deutsche Nutzer und Unternehmen bereitzustellen.

Die Telekom bietet Kunden Dienstleistungen rund um den Umzug auf die Industrial AI Cloud an. Das reicht von der Anbindung und Migration über die Einführung und Integration von KI-Lösungen und Applikationen der neuen Kunden bis hin zu entsprechenden Sicherheitslösungen und Prozess-Integration.

SAP und die Deutsche Telekom werden für die Industrial AI Cloud eine gemeinsam eine sichere, souveräne und leistungsfähige digitale Infrastruktur für öffentliche Einrichtungen und Sicherheit schaffen. Die Telekom stellt die physische Infrastruktur bereit, SAP liefert die SAP Business Technology Plattform und Anwendungen – inklusive moderner KI-Technologien. Künftig werden alle digitalen Lösungen für diese Zielgruppen auf dem gemeinsamen „Deutschland-Stack“ entwickelt.

Ein bestehendes Rechenzentrum wird komplett renoviert, um gemeinsam mit dem Partner Polarise die Industrial AI Cloud aufzubauen, um mehr als tausend NVIDIA DGX B200-Systeme und NVIDIA RTX PRO Servers mit bis zu 10.000 NVIDIA NVIDIA Blackwell zu hosten.

Die Rechenleistung beträgt 0,5 EFLOPS (Exa Flops, Floating Point Operations per Second). Die Speicherkapazität liegt bei rund 20 Petabyte. Das Rechenzentrum ist mit vier 400 GB Glasfaseranschlüssen verbunden. Der Serverpark hat eine Größe von mehreren tausend Quadratmetern, ist voll energieeffizient und erfüllt höchste Sicherheits- und Qualitätsstandards. Insgesamt werden 75 Kilometer Glasfaserkabel verlegt, um die GPUs und den Standort zu verbinden. Die Arbeit übernehmen unter anderem Roboter von Agile Robots. Das KI-Rechenzentrum wird im ersten Quartal 2026 in Betrieb gehen.

Der Ausbau des Münchner Rechenzentrums zu einer KI-Fabrik der Deutschen Telekom erfolgt unabhängig von dem EU-Projekt zur Förderung des Baus mehrerer KI-Gigafactories in ganz Europa.

www.telekom.de

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www.d-copernicus.de/netzwerkbueros

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„hoferLand.digital“ vernetzt die 27 Städte, Märkte und Gemeinden des Landkreises über ein gemeinsames Datenökosystem, das Verwaltung, Politik und Bürgerschaft neue digitale Zugänge eröffnet. Das Projekt wurde im Rahmen des Bundesprogramms Modellprojekte Smart Cities (MPSC) vom Bundesministerium für Wohnen, Stadtentwicklung und Bauwesen (BMWSB) gefördert und gilt als Vorreiter für datenbasierte Regionalentwicklung im ländlichen Raum. „Mit dem Projekt hoferLand.digital entstand ein multiplizierbares Modell, das digitale Infrastruktur, Datenintegration und Visualisierung zu einer praxisnahen Smart-City-Lösung vereint“, erklärt Dr. Markus Tum, Leiter Smart Cities & Regions bei RIWA.

Die Systemlandschaft besteht aus der Urbanen Datenplattform (UDP), Dashboards, einem Katalogdienst sowie dem Digitalen Zwilling. Die UDP vereint Live-Daten von Sensoren, Fachinformationen und offene Datenquellen in einer modularen Architektur. Sie wurde von RIWA gemeinsam mit der DKSR GmbH (Datenplattform und Katalogdienst) und der Virtual City Systems GmbH (3D-Kartenkomponenten) umgesetzt. RIWA realisierte die zentrale Webkartenanwendung, die als intuitives Frontend für Verwaltung und Öffentlichkeit dient.

Innovationsraum Hofer Land

Der Beitrag Datenökosystem vom Kreis: „hoferLand.digital“ geht live erschien zuerst auf Business Geomatics.