Leipzig Open Data Hackathon – Künstliche Intelligenz für die Stadtentwicklung

Herausforderungen bei der Kita-Platz-Planung in Leipzig

Die Bereitstellung von Kitaplätzen ist seit Langem eine Herausforderung in Leipzig. Derzeit erfolgt die Planung auf jährlicher Basis und basiert hauptsächlich auf den verfügbaren Kapazitäten der Erzieher und Erzieherinnen. Diese kurzfristige Herangehensweise führt jedoch dazu, dass der tatsächliche Bedarf an Betreuungsplätzen oft nicht zeitnah berücksichtigt werden kann. Die mangelnde Flexibilität in der Planung erfordert dringend eine nachhaltige Lösung.

Unser innovatives KI-Tool: Prognosen für eine bessere Stadtplanung im Hinblick auf Kita-Plätze

Während des Leipzig Open Data Hackathons haben wir ein fortschrittliches Tool entwickelt, das mithilfe von Künstlicher Intelligenz Prognosen über die Geburtenrate in Leipzig erstellt. Unser Ziel war es, eine langfristige Planung zu ermöglichen und die Stadtentwicklung im Hinblick auf Kita-Plätze und andere wichtige sozialpolitische Aspekte zu verbessern.

• Prognose der Betreuungszeiten: Unser Tool ermöglicht eine präzise Prognose der Betreuungszeiten für die gesamte Stadt, was eine rechtzeitige Planung von Ressourcen und finanziellen Mitteln ermöglicht.
• Politischer Handlungsbedarf: Frühzeitige Prognosen helfen dabei, politischen Handlungsbedarf abzuleiten und somit eine effektive Gestaltung von Maßnahmen und Förderprogrammen zu ermöglichen.

Anwendung des Modells der multiplen linearen Regression (MLR)

Zur Entwicklung des Tools haben wir das Modell der multiplen linearen Regression (MLR) verwendet. Dieses Modell untersucht die Zusammenhänge zwischen verschiedenen unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen, in diesem Fall der Geburtenrate. Wir bezogen Daten aus dem Open Data Portal Leipzig und nutzten Merkmale wie das Bruttoinlandsprodukt pro Einwohner, die Arbeitslosenzahl, das Durchschnittsalter der Bevölkerung, den verfügbaren Wohnraum pro Einwohner, die Gesamtpopulation sowie die Anzahl der Frauen im gebärfähigen Alter.

Unser Modell zeigte eine Abhängigkeit zwischen diesen Merkmalen und der Geburtenrate. Allerdings stellte sich bei der detaillierten Analyse heraus, dass das Merkmal "Wohnraum pro Einwohner" einen geringeren Einfluss auf die Geburtenrate hatte als die anderen Merkmale. Daher entwickelten wir ein zweites Modell, das Daten aus Dresden integriert und das Merkmal "Wohnraum pro Einwohner" ausschließt. Dieses Modell lieferte genauere Vorhersagen zur Geburtenrate und verbesserte somit die Genauigkeit und Relevanz für die Stadt Leipzig.

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Die Auswirkungen unserer Prognosen auf die Stadtentwicklung

Die Vorhersage der Geburtenrate ermöglicht eine genauere Planung von Kitaplätzen, die Berechnung von Betreuungszeiten und die Ermittlung des Fachkräftebedarfs. Die gewonnenen Erkenntnisse können auch bei der Planung von Kitas und Spielplätzen von Nutzen sein. Weitere Informationen finden Sie unter Mein Kitaplatz Leipzig.

Ein solches Prognoseverfahren ermöglicht eine langfristige und nachhaltige Stadtentwicklung. Wir hoffen, dass unsere Arbeit einen bedeutenden Beitrag zur Verbesserung der Stadtentwicklung und zur Erfüllung des Wunsches nach ausreichend Kitaplätzen für alle Kinder in Leipzig leisten kann.

Der Code für unser Tool ist im GitHub-Repository der Finatix GmbH zum Open Data Hackathon 2023 verfügbar: https://github.com/Finatix/hackathon-open-data-week-2023.

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