Eine offene Architektur zur Luftqualitätsprognose

Die kontinuierliche Überwachung der Luftqualität im urbanen Raum spielt eine zentrale Rolle, um eine hohe Lebensqualität in der Stadt sicherzustellen und gesundheitliche Risiken zu minimieren. In diesem Beitrag wird eine auf KI basierende Luftqualitätsprognose betrachtet und Herausforderungen abgeleitet, die bei der Integration von Vorhersage-Modellen in größere Systeme auftreten. Darauf aufbauend wird ein Ansatz vorgestellt, der den offenen Standard OGC SensorThings API nicht nur für die Verwaltung von Sensormess- und -metadaten nutzt, sondern auch den vollständigen Lebenszyklus eines KI-Modells vom Training bis hin zur Inferenz abbildet. Es wird aufgezeigt, wie die Softwarekomponenten FROST® und PERMA® zur Datenverwaltung, bzw. zur Sensordatenverarbeitung genutzt werden können.