Daten und KI als Befähiger für nachhaltige, intermodale Mobilität

Das 2021 gestartete Forschungsprojekt DAKIMO setzt sich zum Ziel, nachhaltige und intermodale Mobilität mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) attraktiver und nahtloser zu gestalten. Im BMBF-geförderten Projekt arbeiten die Karlsruher Einrichtungen Fraunhofer IOSB, raumobil GmbH, INIT GmbH, INOVAPLAN GmbH, Institut für Verkehrswesen am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und KVV zusammen, um über vielfältige Daten von Endnutzer*innen, Kommunen und Verkehrsbetrieben und deren intelligenter Fusion Mobilitätsdienste anzubieten, die Menschen zuverlässig, bequem, flexibel und nachhaltig als Ziel bringen.

Auf dieser Seite wird das Projektteam regelmäßig über Projektfortschritte informieren. Nehmen Sie bei Interesse gern Kontakt mit uns auf, um in den Mailverteiler aufgenommen und so über aktuelle Entwicklungen informiert zu werden.

Projektüberblick

Die vielschichtige Transformation der Mobilität bietet erhebliche Potentiale zur Verbindung von Wirtschaftlichkeit, Nachhaltigkeit, Umweltfreundlichkeit und Individualität. Voraussetzung für deren umfassende Nutzung ist jedoch, die Komplexität aus Angeboten sowie gesellschaftlichen Bedürfnissen handhabbar zu machen. So dominiert der PKW als Verkehrsmittel weniger aufgrund objektiver Vorteile für jede Tür-zu-Tür-Verbindung, sondern aufgrund seiner etablierten Verfügbarkeit und Planbarkeit, aber auch aus Mangel an Alternativen insbesondere im ländlichen Raum. Soll die Gesellschaft intermodale Mobilitätslösungen nutzen, die in Betrieb, Wartung und Aktualisierung erheblich flexibler und nachhaltiger sind, so muss die Nutzung einer intermodalen Verbindungskette (wie z.B. die Kombination von (Leih-)Fahrrad, ÖPNV und e-Scooter) mindestens genauso einfach und angenehm sein, wie der Griff zum eigenen Autoschlüssel.

Geförderte Projektpartner
Projektleitung, KI-Fusion	Endnutzer-Perspektive, Regiomove-Anbindung	ÖPNV-Daten-Perspektive	Kommunale Perspektive, Verkehrsplanung	Verkehrsmodellierung

Ziel des Projekts DAKIMO (Daten und KI als Enabler Befähiger für nachhaltige, intermodale Mobilität) ist, die regiomove-App des Karlsruher Verkehrsverbunds KVV auszubauen. Die Partner untersuchen dafür, wie das Potential der vielen bereits verfügbaren Daten etwa aus mobilen Apps, ÖPNV-Betrieb sowie Verkehrs- und Wettervorhersage ausgeschöpft werden kann, um Anwenderinnen und Anwendern passgenaue Vorschläge Verkehrsmittel machen, die optimal zu ihren Bedürfnissen und ihrer Route passen, Dienstleistungen zu verbessern und Nutzungshürden bei umwelt- und klimafreundlichen Verkehrsmitteln abzubauen.

Die Daten öffentlicher Verkehrsbetriebe, von Städten und Kommunen, Endnutzerinnen und Endnutzern sowie der regiomove-Ports (Knotenpunkten, an denen sich Bürgerinnen und Bürger über unterschiedliche Mobilitätsangebote in der Region Karlsruhe informieren und zwischen diesen wechseln können), werden mit Umgebungsinformationen zu Wetter und Verkehr zusammengeführt. Moderne KI-Methoden werden eingesetzt, um diese Datenmengen aufzubereiten und so zu analysieren, dass sie zu individuell sinnvollen Empfehlungen für Verkehrsmittel führen. Neben der technischen Realisierung stehen insbesondere die Sicherstellung der Nachhaltigkeit, die Benutzungsfreundlichkeit und der Datenschutz im Vordergrund: Eingesparte CO2-Emissionen durch eine effizientere Nutzung der Verkehrsmittel sollen abgeschätzt, die Akzeptanz von in Studien mit Proband*innen untersucht, und ein umfassendes Datenschutzkonzept erarbeitet werden.

Das Potential des Ansatzes besteht in der Harmonisierung der laufenden Aktivitäten im Bereich Mobilitätsdatenräume mit den technischen Entwicklungen von Vernetzung und Automatisierung und den individuellen Mobilitäts- und Informationsangeboten, um daraus über ein KI-gestütztes Daten-Ökosystem ein neues Verständnis für Mobilität zu entwickeln, das die Mobilitätswende aktiv positiv befördert und Herstellern, Betreibern und Dienstleistern die Möglichkeit bietet, Bedürfnisse und Möglichkeiten schneller und genauer zu verstehen und somit nachhaltig erfolgreiche Angebote zu gestalten. Daher fußt das Projekt auf der Einbindung von Bürgern, Betreibern und Zulieferern ebenso wie der öffentlichen Hand, und soll einen maßgeblichen Beitrag zur Schaffung neuer Arbeitsplätze und Wertschöpfung leisten.

Auf diesem Wege soll das zugrundeliegende Forschungsziel erreicht werden, die Möglichkeiten von KI-basierter Datenauswertung im Mobilitätsanwendungsfall systematisch zu analysieren sowie Verfahren und Architekturen methodisch zu entwickeln. Ihre Eignung wird fundiert am realen Anwendungsfall evaluiert, um die Zukunftspotentiale des Projektansatzes zu bewerten.