NVIDIA baut physische und agentische KI für Städte aus, von Madrid bis Malaysia

Agenten für Bürgerservices und Stadtkameras

NVIDIA zufolge erzeugen Städte große Datenmengen aus Kameras, Sensoren und Betriebssystemen. Diese für Planung, Wartung und öffentliche Dienstleistungen in konkrete Maßnahmen zu übersetzen, bleibt jedoch schwierig. Das Unternehmen argumentiert, dass physische und agentische KI diese Lücke schließen kann, während Kommunen die Kontrolle darüber behalten, wie sensible Daten verarbeitet und genutzt werden.

NVIDIA betont außerdem, dass Stadtteams keine massiven Investitionen in die Infrastruktur benötigen, um zu beginnen. Je nach Arbeitslast können NVIDIA-RTX-Workstations oder ein kleines GPU-System ausreichen.

• Spanien: 1MillionBot kombiniert Open-Source-ALIA-Modelle, die am Barcelona Supercomputing Center trainiert wurden, mit NVIDIA Nemotron und weiteren Modellen in Agenten für Bürgerservices. Diese kommen bei Madrid Digital (Comunidad de Madrid), der Administració Oberta de Catalunya und mehr als 150 Implementierungen in ganz Spanien zum Einsatz. Sie bearbeiten kommunale Verfahren, Terminanfragen, Meldungen zur Stadtplanung und Fragen zu Dienstleistungen.
• San Francisco Bay Area: LiveX entwickelt seine AI City mit NVIDIA-Cosmos-Weltmodellen, offenen Nemotron-Modellen sowie Omniverse- und Metropolis-Bibliotheken auf NVIDIA-RTX-PRO-GPUs. Die dialogfähigen KI-Hosts lassen sich an lokale Sprachen und Anforderungen an Dienstleistungen anpassen, etwa an Flughäfen, in Krankenhäusern, bei lokalen Veranstaltungen und in anderen öffentlichen Räumen.

Vision-KI für Mobilität, Sicherheit und Verkehr

Vision-KI-Agenten können bestehende Kamerabilder aus Städten in operative Erkenntnisse umwandeln. Das hilft Teams, Probleme bei Mobilität und Sicherheit zu erkennen und Notfallmaßnahmen über verschiedene städtische Dienste hinweg zu koordinieren.

Im polnischen Wrocław baut K2K mit beschleunigtem Rechnen von NVIDIA, Cosmos-Weltmodellen für logisches Schlussfolgern und dem NVIDIA Metropolis Blueprint für Videosuche und -zusammenfassung (VSS) eine gemeinsam genutzte KI-Infrastruktur auf. Ziel ist es, bestehende Kameraströme in verwertbare Informationen für Mobilität, Sicherheit und die Reaktion auf Ereignisse umzuwandeln. Dabei soll dieselbe Infrastruktur für mehrere städtische Aufgaben genutzt werden.

In Malaysia bündelt ITMAX Infrastruktur und agentische KI-Anwendungen in langfristigen Managed Services für Städte, darunter Verkehrsmanagement. Die SamurAI-V2-Vision-Agenten des Unternehmens, die unter Bezug auf Cosmos, Nemotron und den Metropolis-VSS-Blueprint entwickelt wurden, werden auf NVIDIA-RTX-PRO-6000-GPUs hochskaliert und sollen bis 2027 mehr als 17.000 Kameras unterstützen. ITMAX integriert außerdem TeraSim, eine Open-Source-Plattform für Verkehrssimulationen von Laplace Intelligence, um die Ampelschaltung zu testen. Dem Beitrag zufolge verkürzt dies die Fahrzeiten auf Korridoren während der Spitzenzeiten um bis zu 26 Prozent.

Digitale Zwillinge für Infrastruktur und Planung

NVIDIA zufolge können digitale Zwillinge Städten helfen, die Infrastrukturplanung zu beschleunigen und Beeinträchtigungen für lokale Gemeinschaften zu minimieren. Zudem können sie als Echtzeit-Betriebssimulationen für schnellere Entscheidungen dienen.

In der Lekki-Raffinerie von Dangote in Nigeria nutzt Forge Plant Cognition von Honeywell Technologies KI-Agenten auf Basis von Nemotron, um Betriebsdaten zu verstehen. Ein digitaler Zwilling der Anlage und ihrer Prozesse, der mit Omniverse-Bibliotheken erstellt wird, soll Simulationen und Schulungen unterstützen. Die Plattform läuft auf Dell-PowerEdge-Servern mit NVIDIA-RTX-PRO-Beschleunigern und hilft Betreibern, Engpässe zu erkennen, Probleme bei Anlagen und Prozessen vorherzusehen und die Leistung der Raffinerie zu optimieren.

In Taiwan nutzen Linker Vision und das niederländische Architekturbüro MVRDV NVIDIA Omniverse und Nemotron, um Agenten für Umwelt, Soziales und Unternehmensführung zu entwickeln. Diese bewerten die Umweltauswirkungen von Szenarien der Stadtplanung und simulieren die Ergebnisse eines 15-jährigen Stadtwaldszenarios in 10 Minuten. Laut NVIDIA steigt dadurch die Geschwindigkeit der Designiteration von zwei Wochen pro Iteration auf weniger als eine Stunde.

Aufbau eines lokalen KI-Ökosystems

NVIDIA zufolge können Städte KI auf weitere Dienstleistungen ausweiten, indem sie auf bereits vorhandener Infrastruktur aufbauen und deren Kapazität erweitern. Gemeinsam genutzte Ressourcen und Managed Services ermöglichen es, diese Fähigkeiten über Abteilungen und Kommunen hinweg bereitzustellen.

Am marokkanischen Hafen Tanger Med erweitert Cires Technologies eine souveräne KI-Fabrik für geplante Anwendungen in den Bereichen Arbeitssicherheit, Stauanalyse, Fracht-Routing und Hafenbetrieb. Das Unternehmen baut außerdem ein Ökosystem aus Anbietern von Anwendungen auf, um lokale Modelle und Anwendungen für Häfen und Städte zu entwickeln.

In Barcelona ermöglicht das AI Factory Accelerator Programme des Barcelona Supercomputing Center Start-ups den Zugang zu souveräner Rechenleistung, technischer Unterstützung und Schulungen. Die BSC AI Factory unterstützt außerdem Forschung und Innovation von Start-ups in den Bereichen Landwirtschaft, medizinische Bildgebung, Wissenszugang und Sprachdienste.

NVIDIA stellt die Arbeiten auf dem Smart City Expo World Congress vor, der vom 3. bis 5. November in Barcelona stattfindet. NVIDIA-Vizepräsident für EMEA Paolo Guglielmini hält eine Keynote. Darauf folgt eine von Charbel Aoun moderierte Podiumsdiskussion. Aoun ist bei NVIDIA für EMEA als Director of Smart City and Spaces tätig.

Was das für Städte bedeutet

Die Beispiele zeigen ein Muster in NVIDIAs Ansatz für KI in Städten: klein auf Workstations oder mit überschaubaren GPU-Systemen beginnen, vorhandene Kamera- und Dateninfrastruktur wiederverwenden und Kapazitäten über Abteilungen und benachbarte Kommunen hinweg teilen. Für Kommunen liegt der in dem Beitrag beschriebene Vorteil in schnelleren Dienstleistungen und einer schnelleren Planung, ohne dass jede Organisation ihren eigenen Rechen-Stack aufbauen muss. Gleichzeitig bleibt die Kontrolle über sensible Daten vor Ort. Die genannten Ergebnisse, etwa die verkürzte Fahrzeit in Malaysia und die schnellere Designiteration in Taiwan, sind Zahlen, die NVIDIA und seine Partner berichten.