Ein hochpräzises Modell zur Simulation urbaner Hitze, entwickelt zur Vorhersage hitzebedingter Risiken in dicht besiedelten Stadtgebieten. Durch maßgeschneiderte CNN- und LSTM-Modelle, integrierte meteorologische Daten und eine vollständig automatisierte Entwicklungsumgebung erreichte die Lösung eine Genauigkeit von über 0,99 R² – bei nur sechs Bugs im gesamten Projekt. Eine skalierbare KI-Lösung für Smart-City-Anwendungen, Resilienzplanung und öffentliches Sicherheitsmanagement.