Der Rat hat in seiner letzten Sitzung vor der Sommerpause einen Prüfauftrag der CDU durchgewunken, schmutzige Straßen und Löcher im Asphalt per KI zu erfassen. Die moderne Technik ließe sich nach Ansicht der Union optimal auf Müllwagen einsetzen, weil die ohnehin den ganzen Tag im Stadtgebiet unterwegs sind.
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„Monitoring Stadtsauberkeit und Schäden“ nennt die Fraktion ihren Antrag, der bereits im März ein Thema war. Die Stadt soll nun endlich prüfen, ob eine automatisierte Erfassung aktueller Missstände durch den Einsatz „geeigneter Sensorik und KI-gestützter Kameratechnik“ möglich ist - und ob die Daten automatisch an die richtigen Stellen übermittelt werden können, etwa beim Tiefbauamt.
AHE stellte KI-gestütztes System schon vor vier Jahren in Witten vor
Neben Müllwagen kämen dafür auch Fahrzeuge anderer Dienstleister in Frage, meint die CDU. Die ebenfalls nach den Kosten fragt, die für Anschaffung und Betrieb anfielen, sowie dem Datenschutz. Künstliche Intelligenz könnte die Bilder von Löchern, Rissen oder Dreckecken auswerten.
Die Union bemängelt, dass der Entsorger AHE ein solches KI-gestützte System bereits 2022 vorgestellt habe, seitdem aber nichts passiert sei. „Aktuelle Berichte über den Zustand der Wittener Straßen zeigen, dass weiterhin kein vollständiger Überblick über Schäden wie Schlaglöcher besteht und bislang vor allem auf manuelle Kontrollen sowie Bürgerhinweise reagiert wird“, heißt es.
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Derzeit setzt die AHE das KI-gestützte System zu Testzwecken auf fünf Fahrzeugen im Südkreis ein. „Die KI lernt mit, zum Beispiel, ein verschmutztes Straßenschild oder wilde Kippen zu erkennen“, sagt Geschäftsführer Johannes Einig auf Anfrage. Er bestätigt, dass sich das System auch für Schlaglöcher eigne, etwa, „um deren Tiefe zu identifizieren“. Die Kosten hielten sich im Rahmen. Einig spricht von einem „niedrigen fünfstelligen“ Betrag im Jahr. Alle Daten blieben bei der AHE.
Städtische Bedienstete könnten bedarfsorientierter eingesetzt werden, anstatt flächendeckend kontrollieren zu müssen, hofft die Union. Die gewonnenen Daten ließen sich in Echtzeit in einem zentralen System bündeln, auswerten und priorisieren, also nach Wichtigkeit ordnen. Schäden könnten früher erkannt, die Reinigung und Instandhaltung gezielter gesteuert werden.
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