Verkehrswende in Karlsruhe: Schneller ans Ziel mit KI

Eine Künstliche Intelligenz soll Bürgerinnen und Bürgern die Wahl des passenden Verkehrsmittels für ihre Route erleichtern

Geparktes Leihfahrrad vor einer vorbeifahrenden Straßenbahn — Um die optimale Kombination aus verschiedenen Fortbewegungsmitteln wählen zu können, müssen Nutzerinnen und Nutzer optimal informiert sein. (Foto: Amadeus Bramsiepe, KIT)

Bus und Bahn, Fahrrad, E-Scooter, Car-Sharing oder eigenes Auto: Die Möglichkeiten, von A nach B zu gelangen, nehmen stetig zu. Doch was ist das optimale Fortbewegungsmittel für die jeweilige Situation? Welche Angebote sind verfügbar, wie entwickelt sich das Wetter, gibt es viel Verkehr oder wenig Parkplätze am Zielort? Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und andere Karlsruher Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Verkehrsbetriebe wollen gemeinsam eine App entwickeln, die sämtliche Verkehrsdaten bündelt und den Bürgerinnen und Bürgern fundierte Vorschläge macht, mit welchen Verkehrsmitteln sie ihr jeweiliges Ziel optimal erreichen. Das soll die Nutzung von umwelt- und klimafreundlichen Verkehrsmitteln fördern. Die Partner untersuchen dafür, wie das Potenzial der vielen verfügbaren Daten aus mobilen Apps, ÖPNV-Betrieb sowie Verkehrs- und Wettervorhersage ausgeschöpft werden kann.
Dass äußere Umstände wie das Wetter die Entscheidung beeinflussen, welches Verkehrsmittel wir jeweils nutzen möchten, erscheint zunächst wenig überraschend. „Soll diese Entscheidung aber im Sinne der Verkehrswende positiv ausfallen, also möglichst für umwelt- und klimafreundliche Verkehrsmittel wie Bus, Bahn oder Fahrrad, müssen wir den Nutzerinnen und Nutzern als Entscheidungsgrundlage optimale Informationen bieten“, sagt Martin Kagerbauer vom Institut für Verkehrswesen (IfV) am KIT.

Bisher gingen Verkehrsmodelle, die als Grundlage für Verkehrspolitik und Planung dienen, davon aus, dass alle Verkehrsteilnehmenden gleich gut informiert seien. „Das ist in der Praxis aber überhaupt nicht der Fall“, erläutert Kagerbauer. Dazu blieben individuelle Faktoren wie Alter und sozialer Status unberücksichtigt. „Für unser Nachfragemodell in mobiTopp, das wir eigens für das Projekt regiomove entwickelt haben, erheben wir solche Daten durch Befragungen“, sagt Gabriel Wilkes vom IfV. MobiTopp bildet bereits sämtliche Wege aller Personen in Karlsruhe ab. Jetzt integrieren die Forschenden des KIT auch Wetter- und Informationsdaten, um die Mobilitätsentscheidungen der Bürgerinnen und Bürger noch genauer zu simulieren.

Ziel ist es, die regiomove-App des Karlsruher Verkehrsverbunds KVV auszubauen. An dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 3,5 Millionen Euro geförderten Projekt DaKiMo (Daten und KI als Enabler für nachhaltige, intermodale Mobilität) sind beteiligt: raumobil GmbH, init SE, INOVAPLAN GmbH, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), KVV und Fraunhofer IOSB.

mex, 25.02.2022