KI News: Kurz und klar.

Städte weltweit stehen vor beispiellosen Herausforderungen: Bevölkerungswachstum, steigende Nachfrage nach Infrastruktur und die Notwendigkeit, Ressourcen effizient zu nutzen. In diesem Kontext gewinnen KI-Agenten als zentrale Treiber für die Transformation urbaner Abläufe zunehmend an Bedeutung.

In der heutigen Smart‑City‑Technologie steht die künstliche Intelligenz im Mittelpunkt, doch Deep‑Learning‑Modelle, die Fahrzeugbewegungen vorhersagen, leiden häufig unter dem Phänomen des „catastrophic forgetting“. Dabei verlieren sie ihr bisheriges Wissen, sobald neue Daten in das System eingespeist werden. Traditionelle Lösungen, wie die Erweiterung des Trainingsdatensatzes oder das wiederholte Durchspielen alter Daten, sind kostenintensiv, ineffizient und schaffen keine ausgewogene Balance zwischen Langzeit‑ und Kurzzeit‑Erfahrung.