Künstliche Intelligenz prognostiziert Stadtwind
Dank der Modellierung von Winden in Strassenschluchten könnte dereinst Energie gespart und für ein angenehmeres Städteklima gesorgt werden. Basel soll der erste Testfall werden.
Windmessung auf unterschiedlichen Höhen: Der EPFL-Campus dient als Modell für Stadtschluchten. | Bild: Dasaraden Mauree, EPFL
Genau wie natürliche Strukturen beeinflussen städtische Hindernisse den Weg und die Geschwindigkeit von Winden. Ein wichtiges Thema: Die Bise im Winter erhöht den Energieverbrauch von Gebäuden, und bei einer Hitzewelle im Sommer entscheidet die Luftzirkulation über unser Wohlbefinden. Die Höhe der Gebäude, die Breite der Strassen, die Anordnung der Bäume: Wenn es gelingt, diese Elemente auf die Winde abzustimmen, lässt es sich in den Städten ökologischer und angenehmer leben.
Das Team von Gebäudephysiker Jean-Louis Scartezzini an der EPFL entwickelt einen neuen Ansatz, um den Weg des Windes in einer Häuserschlucht – einer Strasse mit mehrstöckigen Gebäuden zu beiden Seiten – vorherzusagen. Dazu wurde der Wind in einer Strasse des Campus während eines Jahres auf verschiedenen Höhen gemessen.
Mit diesen Daten wurde ein mit künstlicher Intelligenz verbundenes Modell gefüttert. So konnten die Luftströme einfacher und schneller nachgebildet werden. «Die herkömmlichen Modelle erfordern eine präzise Darstellung der Umgebung und hohe Rechenleistungen», erklärt Erstautor Dasaraden Mauree. «Unser System braucht diese Informationen nicht. Es benötigt weniger als eine Stunde auf einem Laptop, um den Wind in einer Strasse während eines Jahres zu modellieren.»
Der neue Ansatz hat noch nicht ganz die Genauigkeit herkömmlicher Modelle, aber die Ergebnisse seien ermutigend. In einem nächsten Schritt sollen in Basel gesammelte Daten verwertet werden, um das Modell anzupassen und zu verallgemeinern.
