Ohne US-Abhängigkeit Aachener Start-up entwickelt souveränes Smart-City-OS

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Die weltweiten Märkte werden von US-Tech-Unternehmen dominiert. Ein Start-up der RWTH will das bei Smart Citys ändern und hat ein vollständig deutsches Betriebssystem entwickelt. Sensible Daten bleiben in Europa.

Die Warnsignale sind deutlich: Jeff Bezos übernimmt beim „Project Prometheus“ erstmals seit seinem Amazon-Rückzug 2021 wieder eine operative CEO-Rolle. Das Ziel des Projekts: „die Verbindung zwischen KI und physischer Welt neu definieren“. Was Nvidia-CEO Jensen Huang als „Physical AI“ bezeichnet, wird nach generativer KI die nächste technologische Revolution. Die Smart Citys als das zentrale Anwendungsfeld.

Warum Smart Citys so umkämpft sind

Bei der städtischen „Smartisierung“ wird das urbane Leben über Sensoren überall in einer City erfasst, an ein Datenzentrum übermittelt und dort mittels künstlicher Intelligenz ausgewertet. Die Ergebnisse werden den kommunalen Entscheidungsträgern fortlaufend zur Verfügung gestellt. Langfristig könnten anhand der Ergebnisse über Entscheidungsgrundlagen hinausgehend möglicherweise auch autonome Fahrzeuge etwa zur Straßenreinigung oder, allerdings noch noch längerfristig, städtische Roboter gesteuert werden.

„Was heute noch wie Science Fiction klingt, wird in den nächsten Jahren und Jahrzehnten allmählich Realität werden“, blickt Dr. Daniel Trauth, Gründer des RWTH-Startups dataMatters, in die Zukunft. „In Asien kann man schon die ersten Anfänge auf den Straßen sehen.“ Er mahnt: „Jetzt in der Anfangsphase werden die Wurzeln gelegt für eine europäische Souveränität auch auf kommunaler Ebene, um nicht in die nächste Abhängigkeitsfalle zu geraten.“

urbanOS: Ein Betriebssystem „Made in Germany“

Die Antwort des Aachener Teams ist urbanOS. Das ist ein zu 100 Prozent in Deutschland entwickeltes Betriebssystem für Smart Citys. Die technische Basis bildet eine Kombination aus Federated AI und Edge Computing. Das bedeutet im Detail:

• Federated AI: KI-Modelle verarbeiten Daten direkt auf den Erfassungsgeräten, ohne zentrale Datensammlung.

• Edge Computing: Verteilte Verarbeitungsleistung direkt an den Sensoren.

• Lokale KI-Verarbeitung: Kameras wandeln Aufnahmen sofort in anonyme Zähldaten um, ohne Bild- oder Videodaten zu übertragen.

Das Ergebnis: Es werden nur anonymisierte Objektklassen wie „Fußgänger", „Radfahrer" oder „PKW" erfasst. Gesichter, Kennzeichen oder personenbezogene Merkmale werden nicht übertragen.

Sensorik aus Europa statt Billig-Hardware aus Fernost

Auch bei der Hardware setzt man bei dataMatters konsequent auf europäische Lieferanten. „Sensoren von außerhalb der EU wären preiswerter, aber sehr viel gefährlicher“, erklärt Trauth. „Die Sensoren erfassen letztlich das gesamte urbane Leben. Das wollen Kommunen nicht nach China oder in die USA übermitteln.“

Praktische Beispiele der eingesetzten Sensortechnik:

• Bluetooth-Sensoren für Fußgängerzählung ohne Kameraeinsatz,

• Kameras mit lokaler KI für Verkehrsanalysen sowie

• IoT-Sensoren für Parkraumbewirtschaftung und ÖPNV-Monitoring.

Während US-amerikanische und chinesische Entwicklungen regelmäßig an europäischen Datenschutzbestimmungen scheitern, ist urbanOS von Grund auf DSGVO-konform konzipiert. „Die Daten verlassen Deutschland nicht“, garantiert Trauth. Die Verarbeitung erfolgt ausschließlich in deutschen Rechenzentren.

Die Lehre aus 30 Jahren Microsoft-Abhängigkeit

Das Microsoft-Beispiel zeigt die langfristigen Folgen technologischer Abhängigkeit: 96 Prozent aller deutschen Verwaltungsbeschäftigten arbeiten laut Zentrum für Digitale Souveränität täglich mit Microsoft-Produkten. Größere Städte zahlen jährlich zwei bis acht Millionen Euro für Lizenzen und bei praktisch unmöglicher Ablösung aufgrund tief verwurzelter Systemabhängigkeiten. „Diese Abhängigkeit begann in den 1990ern mit Windows und Office“, warnt Trauth. „Bei Smart Citys haben wir die Chance, es besser zu machen. Noch bevor sich die nächste Monopolstruktur etabliert.“

Fazit: Mit urbanOS lässt sich zeigen, dass technische Souveränität machbar ist, wenn von Anfang an europäische Standards, lokale Verarbeitung und datenschutzkonforme Architekturen im Mittelpunkt stehen. Die Kombination aus Federated AI und Edge Computing könnte wegweisend für künftige IoT-Projekte werden. (heh)

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