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Das Chaos abbilden – Zum Umgang mit Komplexität und Unsicherheit in Modellen der Stadtentwicklung

Stadtforschung

Inhalt

Das Webinar führt in die aktuelle Forschung zu Komplexitäts- und Modelltheorien ein. Im zweiten Teil werden Ideen vorgestellt, wie diese Erkenntnisse auf Urbane Digitale Zwillinge übertragen werden können.

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Guide to Model Land: A Guide to Ethical Questions for Modeling and Simulation in Urban Digital Twins

This "Guide to Model Land" is intended to be a practical guide to ethical issues concerning digital simulation models. It is divided into three sections: Entering Model Land, Navigating Model Land and Exiting Model Land. It was created based on extensive literature research and offers guidelines as well as references to further relevant literature.
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Ethische Grundlagen für Modellierung und Simulation

Dieser „Guide to Model Land“ wurde als Teil der transformativen experimentellen Forschung im Projekt „Connected Urban Twins“ am City Science Lab der HafenCity Universität Hamburg erstellt und beruht auf umfassenden theoretischen und praktischen Erfahrungen im Bereich Modellierung, Simulation, KI und Machine Learning.

Learnings aus der Akademie

Teilsysteme, die ineinander wirken

Das komplexe System „Stadt“ besteht aus vielen ineinander wirkenden Teilsystemen (z.B. soziale, ökologische, technologische Teilsysteme) und zeichnet sich durch hochgradige Nicht-Linearität, Emergenz, Hierarchien, Verschachtelung und Betrachterabhängigkeit aus.

Abbildung durch den Many-Models-Ansatz

Um das komplexe Systems „Stadt“ in einem digitalen Stadtzwilling abzubilden wird ein Many-Models-Ansatz empfohlen. Das bedeutet den Einsatz von mehreren digitalen Modellen für das gleiche System, die in ihrer Unterschiedlichkeit besser Unsicherheiten abbilden können.

Digitale Simulationsmodelle sind von Unsicherheiten geprägt

Jedes digitale Simulationsmodell ist von Unsicherheiten geprägt. Dabei gibt es unterschiedliche Ausprägungen von Unsicherheit: In der Literatur werden fünf verschiedene Level unterschieden, die von kompletter Sicherheit bis zu komplettem Unwissen reichen. Dabei werden Level vier und fünf als „Deep Uncertainty“ bezeichnet, bei den bestimmte Szenarien nicht mehr mit Eintrittswahrscheinlichkeiten versehen werden können.

Daraus folgen Implikationen für Simulationsmodelle

  • Unsicherheiten und Annahmen in Modellen sollten transparent und verständlich beschrieben werden,
  • Modellzwecke und -validität klar benennen,
  • Austausch und die Bereitstellung von Modellen sollte auf einer Plattform (z.B. Urban Model Platform) möglich sein,
  • Bei digitalen Modellen von hochgradig unsicheren Systemen sollten Tools für exploratives Modellieren und Analysieren bereitgestellt werden.
  • Dafür muss Interoperabilität zwischen den Modellen herrschen, sodass eine Weiterentwicklung und Wiederverwendung der Modelle möglich ist.

Kontakt

Rico Herzog

„Transformative experimentelle Stadtforschung“, HafenCity Universität Hamburg (HCU)

cut@sk.hamburg.de
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