“WOHNI” hilft Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeitern, Wohngeldanträge schneller und genauer zu bearbeiten.

Bisher wird das Produkt in mehreren deutschen Großstädten für die Sachbearbeitung im Bereich Wohngeld eingesetzt.

“WOHNI” ist ein KI-gestütztes Assistenzsystem, das Sachbearbeiter*innen bei der Bearbeitung von Wohngeldanträgen unterstützt. Es digitalisiert Papieranträge und analysiert Nachweisdokumente, erkennt unvollständige Anträge und fordert automatisch fehlende Nachweise an. Die Software sortiert Eingangspost in digitale Akten und bietet intelligente Hinweise zu Antragsbesonderheiten. Ein integrierter Sprachassistent beantwortet Fragen zum Wohngeldgesetz. WOHNI ist als Software-as-a-Service konzipiert und bietet ein nutzungsabhängiges Preismodell.

Die automatisierte Erkennung der Anzahl von Stockwerken erfolgt in Leipzig KI-gestützt auf Basis von Machine-Learning-Modellen. Als Grundlage dafür dienen Daten aus Straßenbefahrungen und punktuellen Befliegungen.

Im Fall der Stockwerkserkennung konnten Informationen gewonnen werden, die der Verwaltung bisher nicht zur Verfügung standen. Leipzig baut gegenwärtig ein KI-Ökosystem zur systematischen Auswertung hochauflösender Daten auf. Für deren Erfassung installieren wir Sensorik (LIDAR) beispielsweise auf kommunalen Entsorgungsfahrzeugen. Neben den bereits pilotierten Anwendungsfällen sollen mit den Daten künftig auch Modelle zur automatisierten Straßenzustandserfassung, zur Erkennung verunreinigter Beschilderung und zur KI-gestützten Planung von Sondernutzungen (Ladeinfrastruktur etc.) trainiert werden. Ziel ist es, Daten schneller zu analysieren und damit bessere Entscheidungsgrundlagen zu schaffen. Die Modelle werden als OpenSource entwickelt.

Mit Sensortechnik und KI wird das Verhalten von FußgängerInnen erkannt und analysiert, um Ampeln dynamisch zu steuern. Eine KI-Anwendung für einen flüssigeren Verkehrsfluss, höhere Fußgängersicherheit – alles DSGVO-konform.

Mit modernsten Technologien aus den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und Sensortechnik möchten wir den Verkehrsfluss an Ampelanlagen intelligenter und effizienter gestalten. Im Fokus stehen dabei die Personenerkennung, das Tracking und die Bewegungsanalyse, die Vorhersage von Bewegungsabsichten sowie die flexible Ampelschaltung.

Ein zentraler Punkt ist der Datenschutz: Die Verarbeitung erfolgt anonymisiert, und die erfassten Punktwolken aus dem LiDAR-Sensor ermöglichen eine verlässliche Analyse ohne Rückschluss auf Einzelpersonen. Das Besondere an dem Projekt ist die laufende Verbesserung der KI-Modelle durch das Training mit realen Verkehrsdaten, wodurch das System kontinuierlich dazulernt und sich dynamisch anpasst.

Zeitersparnis und Fehlerreduktion durch das automatisierte Auslesen und Abgleichen von eingehenden Entsorgungsrechnungen sowie den vorliegenden Wägescheinen.

Eingehende Rechnungen des Entsorgers werden (bei Bedarf) digitalisiert und durch das trainierte KI-System ausgelesen, sodass relevante Informationen extrahiert werden. Auch die Wägescheine, welche die Mitarbeitenden des Technischen Betriebs in Papierform einreichen, werden digitalisiert, ausgelesen und relevante Informationen extrahiert sowie in Excel abgelegt. Dort findet der Abgleich der relevanten Informationen statt. Das System erkennt Unstimmigkeiten oder fehlende Wägescheine und informiert hier die zuständigen Mitarbeitenden. Die Nutzung des Systems führt zu einer enormen Zeitersparnis in dem genannten Prozess sowie zu Fehlerreduktion. Eine Nachnutzung ist durch Freigabe innerhalb des Amtes jederzeit möglich.

Die KI-gestützte Suche im Dienstleistungsfinder bietet Bürgerinnen und Bürger sowie Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Stadt München eine optimierte Möglichkeit, relevante Informationen und Dienstleistungen auf muenchen.de zu finden.

Die KI-gestützte Suche im Dienstleistungsfinder bietet Bürger*innen und Mitarbeiter*innen der Stadt München eine optimierte Möglichkeit, relevante Informationen und Dienstleistungen auf muenchen.de zu finden. Mithilfe von Retrieval-Augmented Generation werden in einem ersten Schritt relevante Dokumente in der Dienstleistungsdatenbank gesucht. Anschließend werden zu den relevantesten Artikeln mithilfe eines großen Sprachmodells (LLM) Antworten generiert.

Da die Anwendung speziell an die Systeme Münchens angepasst ist, kann sie nicht einfach nachgenutzt werden. Wir sind jedoch offen, bei Interesse die Basistechnologie zu teilen.

LLMoin ist ein speziell für die Bedürfnisse der Verwaltung entwickelter KI-Textassistent. Er unterstützt Mitarbeitende bei Aufgaben wie dem Zusammenfassen von Dokumenten, dem Verfassen von Texten und der Recherche. Dank seiner benutzerfreundlichen Gestaltung ist LLMoin für alle Mitarbeitenden leicht nutzbar.

LLMoin wird oft genutzt, um rechtliche Sachverhalte zusammenzufassen, Kabinetts- und Ausschusssitzungen aufzubereiten, Vermerke zu verfassen oder schnell in internen Dokumenten zu recherchieren. Viele nutzen es auch, um E-Mails ansprechender und bürgernah zu formulieren. LLMoin ist vielseitig einsetzbar und die Freie und Hansestadt Hamburg lädt ausdrücklich dazu ein, dass auch andere Kommunen, Städte, Bundesländer sowie öffentliche Einrichtungen und Unternehmen LLMoin nachnutzen. Dabei lässt sich der KI-Textassistent flexibel an die Anforderungen der jeweiligen Institution anpassen. So kann LLMoin als skalierbares Tool den digitalen Wandel in unterschiedlichsten Organisationen mitgestalten.

Die KI-Plattform zentralisiert Prozesse und bietet Transkriptionen, Protokollerstellungen, Zusammenfassungen und einen KI-Chat. Der KI-Agent liest verschiedene Dateiformate und verweist auf relevante Dateien. Ziel ist die Digitalisierung und Optimierung städtischer Abläufe.

Die KI-Plattform der Stadt Köln basiert auf einem Netzwerk von sich kontinuierlich weiterentwickelnden KI-Agenten, die unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Neue Agenten werden fortlaufend integriert, um die Plattform zu erweitern. Standardisierte Prozesse und erweiterte Sicherheitsfunktionen sorgen für schnelle Inbetriebnahme neuer Funktionen und erhöhen die Skalierbarkeit und Datensicherheit. Nahtlose Integration in bestehende Systeme ermöglicht eine effiziente Nutzung der KI-Funktionalitäten und reduziert die Abhängigkeit von externen Dienstleistern. Dies fördert die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und interner Richtlinien und bietet der Stadt Köln mehr Kontrolle über die eingesetzten Technologien und Prozesse.

Das auf mehr als 500 Messpunkten aufbauende Mikroklimamodell simuliert unter Berücksichtigung der Stadtstruktur in Echtzeit Wetterparameter mit einer räumlichen Auflösung von 5x5 Metern, ermöglicht präzise Prognosen und unterstützt bei der klimaresilienten Stadtplanung.

Ein wesentlicher Vorteil des KI-gestützten Modellansatzes liegt in der deutlich verkürzten Rechenzeit für Stadtklimasimulationen im Vergleich zu traditionellen Modellen. Durch die Ergänzung der KI-basierten Simulation mit 10-Minuten-Echtzeitdaten aus dem städtischen Klimamessnetz und DWD-Wetterinformationen erhält man präzise, zeitlich und räumlich hochaufgelöste Informationen über das Mikroklima in der Stadt. Diese dienen der Vorhersage kleinräumiger Klimaentwicklung, mit einer räumlichen Genauigkeit von 5x5 Metern. Damit lassen sich nicht nur kritische Punkte, wie zum Beispiel Hitzeinseln, identifizieren, sondern das Modell ermöglicht auch die Stadtplanung in Hinblick auf die Folgen des Klimawandels und des Katastrophenschutzes zu verbessern.

Um Schulklassen sicher über eine Bundesstraße zu bringen, wurde eine KI-basierte Pulkerkennung an der Ampel installiert. Ziel ist es, die Grünphasen bedarfsgerecht zu verlängern, ohne den Verkehrsfluss auf der Bundesstraße unnötig zu beeinträchtigen.

Die Lösung nutzt KI-Kameras zur Erkennung von Personengruppen an der Ampel – insbesondere Schulklassen. Wird ein Pulk von mehr als fünf Personen erkannt oder eine niedrige Gehgeschwindigkeit (<0,8 m/s) festgestellt, verlängert sich die Grünzeit automatisch. Die Kameras wurden in enger Kooperation mit der Signalbaufirma installiert und in einem Pilotprojekt technisch abgestimmt. Die Detektion startet ab 0,5 m/s und löst nach drei Sekunden aus. Die Anwendung ermöglicht es, die Leistungsfähigkeit der Bundesstraße zu erhalten und gleichzeitig die Schulwegsicherheit zu erhöhen. Die smarte Lösung ist eine Alternative zu einer starren Festzeitregelung und reagiert flexibel auf tatsächliches Verhalten im Verkehrsraum.

Auf dem Weg zur Smart City Osnabrück hat die Stadtverwaltung ein innovatives System zur Verkehrszählung erprobt, das dank KI präzise zwischen den verschiedenen Fahrzeugklassen unterscheidet und die Zähldaten datenschutzgerecht weiterleitet.

Entwickelt in Zusammenarbeit mit einem lokalen Start-up, liefert die Technologie wertvolle Daten für die Verkehrsplanung und hilft, urbane Herausforderungen datenbasiert zu lösen. Zudem konnten kurzfristig neue verkehrsrelevante Fragestellungen ohne großen Aufwand beantwortet und damit weitere Anwendungsmöglichkeiten getestet werden. Die im Projekt gewonnenen Erkenntnisse wurde sowohl verwaltungsintern als auch interkommunal gestreut und eingesetzt. Das Projekt ist im Rahmen des “Modellprojekte Smart Cities” des BMWSB sowie der KfW gefördert. Die Smart City Osnabrück setzt mit Hilfe des Förderprogrammes Innovationen um, die den Weg zur Klimaneutralität unterstützen.