KI in Infrastrukturprojekten: Beteiligung und Planung verbessern

 

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Von den großen Technologiekonzernen wie Google, Apple oder Facebook über mittelständische Industriebetriebe bis hin zu staatlichen Institutionen und Akteuren werden zunehmend Anwendungsfelder für KI aufgedeckt. Technologiebereiche wie Deep Learning oder Natural Language Processing versprechen hier ungeahnte Möglichkeiten des Effizienz- und Erkenntnisgewinns. Moderne Industriebetriebe können mit der entsprechenden Sensorik ein Meer an Daten erschließen und sich so eine KI-gesteuerte Optimierung der Produktionsabläufe ermöglichen. Die Logistik wird durch KI-gestützte Routenberechnungen oder autonom fahrende Transportmittel revolutioniert. Und auch die öffentliche Verwaltung oder im öffentlichen Auftrag handelnde Unternehmen können KI nutzen, um Bürgerinnen und Bürgern bessere Dienstleistungen anzubieten, ohne den Personalaufwand zu erhöhen.

Auch der Wissenszuwachs um KI und ihre Methoden schreitet zügig voran. Jeden Monat werden dank neuer Forschung bessere Modelle, zum Beispiel für die Erkennung von Bildern oder für das eigenständige Verfassen glaubhafter Texte, entwickelt. Zugleich fehlen aber auch in Deutschland die Grundlagen für eine zügige Überführung der theoretischen Erkenntnisse in die alltägliche Praxis. Dies wird durch eine neue Studie zum KI-Ökosystem in Deutschland bestätigt.

Wandel vollzieht sich aber nie reibungslos. Menschen wollen und sollen beteiligt werden, mitreden können und Einfluss auf das haben, was vor ihrer Haustür passiert, damit getroffene Entscheidungen möglichst viele Interessen mitbedacht und zum Ausgleich gebracht haben. Sehen die einen in Windrädern nachhaltige Energiegewinnung, gründen andere dagegen eine Bürgerinitiative. Beteiligungsprozesse, ohnehin schon aufwendig und zeitintensiv, dauern so oft noch länger. Fast alle größeren Infrastrukturprojekte haben damit zu kämpfen und lange Projektlaufzeiten sind die Regel, nicht die Ausnahme. In Deutschland gibt es unterschiedliche Planungs- und Genehmigungsverfahren, deren Funktionsprinzipien und Verfahrensschritte sich jedoch stark ähneln. Planfeststellungsverfahren beispielsweise kommen überall dort zum Tragen, wo ein Bauprojekt raumbedeutsame Wirkung entfaltet. Trassenabschnitte von Schienen oder Straßen sind hier gute Beispiele. In jedem dieser Verfahren haben betroffene Privatpersonen, Behörden und Verbände einen gesetzlichen Anspruch auf eine Einwendung oder Stellungnahme zum Planungsvorhaben. Diese werden vom Vorhabensträger ausgewertet, beantwortet und mit der zuständigen Anhörungsbehörde erörtert.

Die Auswertung dieser Beteiligungen ist zeitintensiv, da sie größtenteils manuell erfolgt. Eingereichte Einwendungen müssen zunächst aus meist gescannten PDF-Dateien in eine Datenbank überführt werden. Dort werden sie in einzelne Themen bzw. Argumente aufgeteilt und dann von den jeweiligen Fachexpert*innen beantwortet. Bei wenigen Einwendungen sind diese Arbeitsschritte noch gut manuell durchführbar. Mit steigender Zahl allerdings binden diese Prozesse immense zeitliche und personelle Ressourcen.

Als Beispiele: 

  • Seit 2012 sind in sechs Beteiligungsverfahren zum Netzentwicklungsplan (Stromtrassenplanung) über 47.000 Stellungnahmen eingegangen.
  • Im Genehmigungsverfahren zur Festen Fehmarnbeltquerung sind von Privatpersonen, Unternehmen, Organisationen und Behörden 12.600 Einwendungen und Stellungnahmen eingereicht worden.

Eine Beschleunigung der Planfeststellungsverfahren würde Deutschland eine bedeutend schnellere Restrukturierung im Bereich der erneuerbaren Energien, der Mobilität und der digitalen Infrastruktur ermöglichen. Künstliche Intelligenz kann hierzu gute Dienste leisten. Insbesondere Techniken zum maschinellen Umgang mit natürlicher Sprache (Natural Language Processing) könnten helfen, den Aufwand für die manuellen Auswertungen zu reduzieren und so die Dauer der Verfahren zu verkürzen.

 

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