DAKIMO: Daten und KI als Befähiger für nachhaltige, intermodale Mobilität; in der Fördermaßnahme Zukunft der Wertschöpfung - Forschung zu Produktion, Dienstleistung und Arbeit; Teilprojekt: Integration von Umfelddaten in Verkehrsnachfragemodelle für digitalen Zwilling "Mobilität"

Abstract

Das Projekt DAKIMO verfolgte die Zielsetzung, nachhaltige und intermodale Mobilität mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) attraktiver und nahtloser zu gestalten. Im Projekt arbeiteten 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. Das Projekt hat wesentliche Beiträge zum Verständnis von Einflussfaktoren auf Mobilitätsverhalten geleistet, insbesondere die Abhängigkeit von Witterungseinflüssen, und gezeigt, wie ein solches Verständnis von Mobilitätszusammenhängen genutzt werden kann, um ein effizientes KI-Modell zu definieren, das Verfügbarkeiten von Sharing-Verkehrsmitteln prognostizieren kann, die in intermodales Routing einfließen können. Durch die Erweiterung des international verbreiteten GBFS-Standards können diese Ergebnisse nun standardkonform in Routing-Apps genutzt und durch zukünftige Forschungs- und Entwicklungsarbeiten im Bereich KI und "explainable AI" weiterentwickelt werden. Beim KIT-IfV wurde umfassend das Themenfeld Einfluss von Wetter auf das Mobilitätsverhalten bearbeitet. Hierzu wurden unterschiedliche Wetter- und Mobilitätsdaten verwendet, um das Verständnis zu den Zusammenhängen zu erhöhen und Grundlagen für die Integration von Wetter und übrigen Umfeldbedingungen in agentenbasierte Verkehrsnachfragemodelle zu schaffen.