Shape My City – Luzern: die Resultate!

Fast in einem Atemzug mit dem Smart City Lab Lenzburg durften wir das Studierendenteam des Master of Applied Information and Data Science der HSLU bei der Organisation der Shape My City Hackdays – Luzern unterstützen, eines Hackathons rund um Smart-City-Projekte für Luzern und seine Bewohnerinnen und Bewohner.

Rund 110 Teilnehmende kamen online zusammen, gespannt auf die 15 sogenannten Challenges, die auf eine Lösung warteten. Die Fragestellungen kamen aus der Wirtschaft, der Zivilgesellschaft oder von der Stadt Luzern selbst. Vorbereitet wurden sie zusammen mit einer Gruppe Studierender, die halfen, den Rahmen der Frage abzustecken und passende Datensätze zu sammeln und aufzubereiten – so hatten die Hackdays-Teams das Material, um die Challenge anzugehen.

Als vollständig virtueller Workshop war der Anlass nicht ganz so lebendig, wie wir es von den Hackdays der HSLU-Studierenden gewohnt sind (Wehmut…). Trotzdem sorgten die sehr witzigen Folien und das spürbare Engagement der Teams für einen sehr gelungenen Anlass. Zwei Inputs von Stefan Metzger, CDO der Stadt Luzern, und von Benjamin Szemkus, Programmleiter von Smart City Schweiz, lieferten Hintergrundwissen zu Strategien und Perspektiven in diesem Bereich. Es wurden viele offene Daten zum Thema Smart City zusammengetragen, und nicht zuletzt hat uns die – wie immer erstaunliche – Fülle guter Resultate einmal mehr von der Bedeutung solcher gemeinsamen Vorhaben überzeugt.

Die Themen der Challenges ergänzten oder bestätigten jene Fragen, die einige Wochen zuvor in Lenzburg behandelt worden waren. Auch dort zeigte sich, dass diese orts- und nutzerspezifischen Lösungen eigentlich für ein viel breiteres Publikum und weitere Regionen relevant sind. Sie zuerst lokal umzusetzen, scheint dennoch ein sinnvoller und anspruchsvoller Schritt zu sein, bevor man sich diesen breiteren Feldern zuwendet.
Auffallend viele Challenges zeigen das Bestreben der Challenge Owner, die Bereiche mit dem problematischsten Energieverbrauch zu erkennen, um ihre Massnahmen gezielt einzusetzen, und ebenso den Willen, die Bedürfnisse der verschiedenen Anspruchsgruppen zu erfassen, um ihnen besser gerecht zu werden.
Die meisten Projektteams wollen die Challenges nun gemeinsam mit ihren Challenge Ownern weiterverfolgen – wir sind gespannt, wie weit die Projekte von hier aus kommen!

Solarenergie in der Stadt Luzern
Wer Gebäude mit ähnlichen solaren Eigenschaften erkennt, kann deren Eigentümerinnen und Eigentümer gezielter ansprechen, um die Installation von Solarpanels zu fördern. Die Projektgruppe trug über 15 verschiedene Datensätze zusammen, bereinigte, verarbeitete und analysierte sie und überführte sie in die gewünschten Formen und Geodatenformate. Der Prototyp ist wie gewünscht schlicht eine Excel-Datei mit den nötigen Informationen.  Hinweis: Die Daten zu den Gebäuden sind nicht öffentlich zugänglich und streng vertraulich. Dieser Teil ist deshalb nicht öffentlich, der Code hingegen schon. https://hack.opendata.ch/project/619

Konsumverhalten in der Stadt Luzern
Die Projektgruppe erarbeitete Personas, mit denen sich die Zielgruppen beim Thema umweltfreundliches Verhalten ansprechen lassen. Zudem analysierte sie Datensätze, um interessante Zusammenhänge und Muster im bestehenden Konsumverhalten zu finden.
https://hack.opendata.ch/project/615

Besucherzahlen von Kulturanlässen
Wie viele Besucherinnen und Besucher aus den umliegenden Gemeinden Anlässe in Luzerner Kulturhäusern besuchen, ist bisher nicht bekannt. Das Projektteam entwickelte ein Messinstrument, das den Wohnort des Publikums eines Kulturanlasses einfach und effizient erfasst.

Blockchain-basiertes Ökosystem für den Austausch von Medikamenten
Diese Gruppe setzte eine Blockchain-Technologie ein, um den Austausch und die Flüsse von Medikamenten zwischen den wichtigsten Akteuren im Gesundheitswesen sichtbar zu machen – für mehr Transparenz, Sicherheit und Automatisierung beim Medikamentenaustausch. https://hack.opendata.ch/project/667

Open Social Spaces
Mit einer Web-AR-Anwendung können Einheimische ihren Ideen eine Gestalt geben. Sie platzieren und visualisieren Objekte direkt an einem gewählten Ort und stimmen über die Kreationen anderer ab.
https://hack.opendata.ch/project/605

360°-Analyse der Rückmeldungen von Anspruchsgruppen
Grosse städtebauliche Transformationsprojekte verlangen eine gründliche Analyse der Bedürfnisse und Anforderungen aller Beteiligten. Dieses Projektteam baute deshalb ein Dashboard, das die Bedürfnisse und Informationen der Anspruchsgruppen gruppiert, qualifiziert und priorisiert – damit mehr aus den vorhandenen Daten wird und Entscheidungsträger pro Projekt rasch einen Überblick erhalten.
https://hack.opendata.ch/project/656
https://colab.research.google.com/drive/1o492OCQthCJes2zYjfvJ_j1PU1Pc6spQ

2000-Watt-Areal – weniger Energieverbrauch
Dieses Projektteam entwickelte ein Gamification-Modell und eine App, die Haushalte informieren und motivieren, ihren Energieverbrauch zu senken, und so helfen, die Ziele der 2000-Watt-Gesellschaft zu erreichen. Das System vergleicht den Verbrauch der Haushalte, denn Bewusstsein ist einer der Antriebe für neue Strategien beim Energieverbrauch.
https://hack.opendata.ch/project/655

Weniger Autofahrten zu Spitzenzeiten
Das Projektteam arbeitete mit agentenbasierter Verkehrsmodellierung und -simulation, um die absehbaren Veränderungen der Verkehrsbelastung für ein Gebiet in Planung vorherzusagen und zu analysieren.
Entstanden ist eine SUMO-Datei mit einem modellierten Verkehrsfluss, der die neuen Bedingungen auf dem Projektareal berücksichtigt; zudem machte sich das Team Gedanken zu Instrumenten und Anreizen für die künftige Verkehrslenkung im Gebiet.
https://hack.opendata.ch/project/616

Energieineffiziente Gebäude in der Stadt Luzern finden
Da rund 45 % des Energieverbrauchs auf die Gebäude selbst entfallen, arbeitete dieses Team an einer Datenbank mit Gebäudebildern, um potenziell energieintensive Gebäude zu erkennen, sowie an einem spielerischen App-Prototyp, der dank kollektiver Intelligenz die Qualität der Bildsammlung, der Beschriftung und der Erkennung verbessert.
https://hack.opendata.ch/project/656

Interaktive Visualisierung für Quartierbewohnende
Dieses Team visualisierte vorhandene Daten kleiner Teilquartiere, um Erkenntnisse über die Fakten, Bedürfnisse und Mitwirkungsinteressen der Bewohnerinnen und Bewohner zu gewinnen. Erkenntnisse und Visualisierung sollen in eine Website einfliessen, damit alle Bewohnenden darauf zugreifen können.
https://hack.opendata.ch/project/617
https://github.com/LinoSimoni

3D-Geovisualisierung des Energiebedarfs von Gebäuden
Um strategische Hebel in Gebieten mit hohem Energieverbrauch zu finden, verknüpfte dieses Team 3D-Daten mit Daten zum Energiebedarf und machte Gebiete und Gebäude mit Optimierungspotenzial sichtbar.
https://hack.opendata.ch/project/657

Wohnungssuche für Seniorinnen und Senioren:
Dieses Team nahm sich der besonderen Bedürfnisse älterer Menschen bei der Suche nach einem passenden Haus oder einer Wohnung an. Es baute eine Wohnplattform, die Inserate bestehender Plattformen auswertet und jene herausfiltert, die den Bedürfnissen von Seniorinnen und Senioren entsprechen.
https://hack.opendata.ch/project/618

Netto-Null in den Quartieren?
Mit der Demo dieser Gruppe lassen sich die aktuellen CO2-Emissionen in den Luzerner Quartieren bestimmen und darstellen, mit welchen Heizsystemen die Gebäude beheizt werden. Das ist eine strategische Information für Entscheidungsträger bei der Wahl der Energieerzeugung – und für die Bewohnerinnen und Bewohner, um die Umweltwirkung des einen oder anderen Heizsystems zu sehen.
https://hack.opendata.ch/project/613

Lebensqualität in Luzern
Diese Arbeitsgruppe gewann für die Stadtverwaltung neue Erkenntnisse aus einer Online-Umfrage zur Lebensqualität in Luzern. Sie leitete aus den Antworten der Bevölkerung Personas, Erwartungen und neue Variablen ab.
https://hack.opendata.ch/project/658
https://github.com/EldhosePoulose/HackdaysLucerne-LifeQualityAnalysis