16.11.2021
- Tags:
KI im Mobilitätsmanagement
Durch künstliche Intelligenz (KI) ist es heutzutage möglich, auch Mobilität intelligenter zu gestalten. Dabei kommen effiziente, komfortable und ressourcenschonende Funktionen zum Einsatz: Das geht von persönlichem Fahrzeugassistenten und Car User Experience bis hin zu Situationserkennung und (hoch-)automatisiertem Fahren.
Die Sicherheit im Verkehr spielt immer eine große Rolle. Autonome Fahrzeuge können vor Gefahren warnen, Staus vermeiden und sogar die Parkplatzsuche schneller und angenehmer gestalten. Auch die Unfallzahlen im Verkehr können deutlich reduziert werden. Vor allem zum Schutz vulnerabler Mobilitätsteilnehmer:innen (VRU = vulnerable Road Users) und dem Ziel von Vision Zero im Verkehr, bietet der Einsatz von KI viel Potential.
Was nach Zukunft klingt, ist zum Teil bereits heute an einigen Orten in Deutschland sichtbar. Besonders im Güterverkehr kommt dies aktuell zum Einsatz. So können durch KI-Anwendungen auch klimabelastende Leerfahrten vermieden werden. Des Weiteren könnte per kognitiver Sensorik künftig möglich sein, Frachtgüter ohne Öffnen des Containers zu überprüfen. So können beispielsweise illegale Waren wie Drogen und Waffen entdeckt werden. Der Wettbewerb zwischen den großen Autoherstellern ist deutschland- und weltweit in vollem Gang. So sind automatisiertes Parken und Autobahnfahren ebenfalls bereits gut entwickelt. Bis aber die KI nicht nur auf Schnellstraßen, sondern auch in den Stadtverkehr gut integriert wird, könnte es noch etwas dauern. Laut Prognosen werden erst ab 2030 Autos mit Citypilot auf den Straßen einwandfrei einsetzbar sein. Ab 2040 wird eine größere Anzahl an PKW zu sehen sein, die komplett autonom von Tür zu Tür fahren. Es bestehen künftig viele Herausforderungen, wie das Reagieren der KI auf unerwartete Aktionen der Fahrer: innen. Dazu benötigt man viele Tests und ausgiebige Simulationen. Vor allem im Stadtverkehr erweisen sich diese Situationen als deutlich komplexer als im interurbanen Umfeld.
Ein wichtiges aktuelles Forschungsfeld sind KI-basierte Methoden zur Optimierung von Mobilitätsbewegungen. Die Komplexität der aktuellen Gesamtlage muss vereinfacht und abstrahiert werden, um bspw. Informationen über lokale Unterschiede bei den Emissionen und Immissionen ausreichend zu erfassen und zu berücksichtigen. Die Anwendung von KI bietet hier das Potential das dynamische Verkehrsgeschehen zu erfassen und bei der Maßnahmenfindung zur Verkehrslenkung zu unterstützen.
Die Anbindung von KI bietet viele Möglichkeiten, die Mobilität von morgen sicherer, effizienter, ressourcenschonender und komfortabler zu gestalten. Die Möglichkeiten der KI in der Mobilität sind in der Theorie nahezu unbegrenzt.