Ein erfolgreicher Jahresendspurt für nachhaltige Mobilität: Das Forschungsprojekt „Daten und KI als Befähiger für nachhaltige, intermodale Mobilität (DaKiMo)“, gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), und betreut durch den Projektträger Karlsruhe (PTKA) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), befasst sich mit der Herausforderung, intermodale Mobilität durch künstliche Intelligenz (KI) effizienter und niederschwelliger zu gestalten.
Intermodale Mobilität bezeichnet hier den Wechsel von Verkehrsmitteln entlang einer einzelnen Reisestrecke, also den smarten Umstieg zwischen Bus, Bahn und eigenen oder geteilten Verkehrsmitteln wie Fahrrad und Pkw.
Damit solche Verbindungen funktionieren, Anschlüsse erreicht werden und tatsächlich ausreichend Leihfahrräder verfügbar sind, ohne dass man dabei buchstäblich im Regen steht, werden viel Planung und Abschätzung benötigt – oder eine KI, die unterstützt.
Gemeinsam arbeiten Fraunhofer IOSB , raumobil GmbH, INIT Group, INOVAPLAN GmbH, das Institut für Verkehrswesen (KIT) und der Karlsruher Verkehrsverbund KVV unter der Leitung des Fraunhofer IOSB an einem KI-Fusionsserver. Dieser erfasst Livedaten zu Wetter, Verkehrslage und Sonderereignissen und berechnet damit eine dynamische Vorhersage der Mobilität über die kommenden Tage. Auf Basis dieser Prognose kann eine intermodale Routenplanung durchgeführt werden. Ebenso können Lösungen, beispielsweise für die Disposition, entwickelt werden. Das Verständnis basiert dabei auf detaillierten Verkehrsmodellen, die unter anderem um Wettereinflüsse erweitert werden.
Die aktuellen Ergebnisse des Projekts, das im März 2025 abgeschlossen wird, wurden 2024 auf zwei Veranstaltungen vorgestellt und diskutiert.
Am 25. November 2024 fand in Karlsruhe der erste Stakeholder-Workshop des Projekts statt. Die circa 30 Teilnehmenden reisten von Hamburg oder auch vom Chiemsee an, um die Resultate zu diskutieren. Zudem wurden Praxisanwendungen entwickelt: Landkarten von Sharing-Bedarfen sollen Anbietern und Betreibern entsprechender Flotten helfen, die Fahrzeuge gezielter an Bedarfspunkten zu verteilen und ihre betrieblichen Abläufe dazu datengetrieben zu optimieren. Während der Reise können Prognosen genutzt werden, um bei plötzlichen Änderungen die Reisenden zu informieren, und passgenaue Alternativen vorzuschlagen. Langfristige Auslastungsprognosen von Bus und Bahn für Pendler können helfen, entsprechende Peaks zu vermeiden oder besser aufzufangen. Und die KI-basierte Videoauswertung an Haltestellen kann das Verständnis von Verkehrsströmen und Umsteigewegen wesentlich verbessern – wenn die im Projekt entwickelten und eingesetzten Maßnahmen zu Datenauswertung bei gleichzeitig sehr hohem Datenschutz in die breitere Praxisanwendung getragen werden.
Darüber hinaus wurden die Grundsteine für aufbauende Forschungskooperationen gelegt, unter anderem zur überregionalen Anwendung der Projektergebnisse und die Ausweitung auf andere Verkehrsmittel und Anwendungen, wie beispielsweise Carsharing und Barrierefreiheit.
In der Folgewoche, auf dem DVWGForum, das die Deutsche Verkehrswissenschaftliche Gesellschaft (DVWG) e.V. 2024 in Berlin veranstaltete, stellte Jens Ziehn die Projektarbeiten und Erkenntnisse vor. In der Podiumsdiskussion zum Thema „KI im Straßenverkehr“ stellte er sich mit Martin Lorenz vom VDA und Thomas Drewes von der DB Regio den Fragen der Fachbesucherinnen und Fachbesuchern sowie Studierenden. Auch Ideen des Publikums wurden in der Diskussion aufgegriffen. (Fotos: DVWG e.V.)
Ein Fazit: Wie die Mobilität der Zukunft aussehen soll, hängt nicht allein von den Entwicklungen von KI ab, sondern auch vom Diskurs über gesellschaftliche Zielbilder. Nicht alles, was technisch möglich ist, stößt auf Akzeptanz. Forschung muss hier zwischen den beiden Aspekten vermitteln. Mit der Entwicklung konkreter technologischer Lösungen, wie städtischer Verkehr flexibler auf verschiedene Verkehrsträger verlagert werden kann, hat DAKIMO einen Beitrag zu diesem Thema geleistet.
Wir gratulieren dem Projekt zur positiven Resonanz und wünschen allen Partnern viel Erfolg auf der Zielgeraden zum Projektabschluss.
Das Projekt DaKiMo wird vom BMBF unter den Förderkennzeichen 02J21E010-14 gefördert.
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