Grace Kagho entwickelt an der ETH Zürich einen digitalen Zwilling ihrer Heimatstadt Lagos. Als Forscherin und Gründerin will sie ihre datenbasierten L?sungen für eine nachhaltige St?dteplanung weltweit zug?nglich machen.?
?Das, was mir in Lagos am meisten zu schaffen machte, war die Verkehrsüberlastung. Nie wusste ich, wann ein Bus kommen würde?, erinnert sich Grace Kagho an ihre Zeit in der Megacity. Die heute 33-J?hrige ist im Süden von Nigeria geboren und in Lagos aufgewachsen. In ihren Jugendjahren las sie historische Romane oder schrieb Gedichte und Kurzgeschichten. Und sie wollte Pilotin und Luftfahrtingenieurin werden – inspiriert von einem Buch, das von einer Frau handelt, die Kampfflugzeuge testet. ?Mein Vater aber wusste um die Herausforderungen, die da kommen würden, und ermutigte mich, auch andere Wege zu erkunden.?
Ihre Neugier, wie Computer funktionieren, brachte sie an die Covenant University in Ota, Ogun State, wo sie ihren Bachelor in Computer Engineering abschloss. Schon w?hrend ihres Studiums schaute sie leidenschaftlich gerne Anime-Filme und kam so in Kontakt mit Japan – mit der Kultur, der Technologie und der Gesellschaft des fernen Landes. Ihre Faszination dafür war so gross, dass sie ihr Masterstudium im Bereich Global Engineering am Tokyo Institute of Technology begann.
Wissen mit globaler Wirkung
Dieser Text ist in der Ausgabe 26/01 des ETH-????Magazins Globe erschienen.
Dort erwachte ihr Interesse für resiliente St?dte – urbane R?ume, die Krisen bew?ltigen k?nnen, ohne ihre Funktionalit?t zu verlieren. Die Frage, was es braucht, damit eine Stadt funktionieren kann, und dass sie in Lagos nicht mehr auf den Bus warten muss, liess Kagho nicht los. Sie, die von sich sagt, dass sie als Probleml?serin schon immer die Welt verbessern wollte, hatte eine Idee: Was, wenn wir das Verkehrsnetz digitalisieren, visualisieren und so optimieren k?nnten?
Dank eines Austauschprogramms an der ETH Zürich kam sie ihrer Vision einen Schritt n?her. Hier konnte sie den Verkehr in Lagos mithilfe agentenbasierter Modellierung erstmals am Computer simulieren. Nach ihrem Masterabschluss in Tokio kam sie 2019 zurück an die ETH, wo sie ihre Idee eines digitalen Zwillings im Rahmen einer Doktorarbeit weiterentwickeln wollte.
Eine Frage stellte sich dabei immer deutlicher in den Vordergrund: ?Wie kann ich meine Forschung auch in die Praxis umsetzen?? Ein Studienkollege erz?hlte ihr vom ETH Social Impact Pioneer Fellowship – ein F?rderprogramm, mit dem die ETH die Gründung von Unternehmen vorantreiben will, die Menschen in L?ndern mit niedrigen und mittleren Einkommen zugutekommen. Der Gedanke, dass sie ihre Forschungserkenntnisse in eine Firma stecken und nachhaltig etwas bewirken kann, begeisterte sie. Als Pioneer Fellow profitierte sie vom grossen Erfahrungsschatz ihres ETH-Coaches Fritz Brugger in der Entwicklungszusammenarbeit, lernte das Marktdenken als Unternehmerin kennen und nutzte den Kontakt zu anderen Fellows, mit denen sie sich über ihre unternehmerische Reise austauschen konnte.
Im Februar 2025 ist es schliesslich so weit: Kagho gründet mit UrbanEcho ihre eigene Firma. Das ETH-Spin-off entwickelt digitale Zwillinge für St?dte. Durch die Kombination von Bev?lkerungs-, Demografie- und Verhaltensdaten entsteht so eine synthetische Bev?lkerung, mit der Mobilit?t simuliert und verschiedene Szenarien erstellt werden k?nnen. Diese erleichtern es lokalen Entscheidungstr?gern, nachhaltige Strategien zu entwickeln und st?dtische Verkehrssysteme zu verbessern. Doch Kagho will nicht nur als Unternehmerin etwas bewirken, sondern auch ihre Forschung weitertreiben. Neben ihrer T?tigkeit im Spin-off arbeitet sie als Forscherin bei ETH-Professor Bryan Adey am Sustainable Urban Transitions Lab. ?Mein Ziel ist es, datenbasierte L?sungen weltweit zug?nglich machen, um Herausforderungen im st?dtischen Raum bew?ltigen zu k?nnen.?
Weitere Informationen
externe Seite ETH-Spin-off UrbanEchoF?rderprogramm mit globaler Wirkung
Mit den Social Impact Pioneer Fellowships f?rdert die ETH Zürich die Gründung von Unternehmen mit Nutzen für L?ndern mit niedrigen bis mittleren Einkommen.