DAKIMO - Daten und KI als Befähiger für nachhaltige, intermodale Mobilität
Das interdisziplinäre Konsortium des Forschungsprojekts DaKiMo startet Ende November mit einer offiziellen Kick-off-Veranstaltung. Ziel des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekts ist es, aufzuzeigen, wie Daten aus dem Mobilitätsumfeld durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) aufbereitet werden können, um neue Mobilitäts- und Informationsdienstleistungen zu entwickeln.
Im Fokus stehen dabei Anwendungen und Services für Bürger:innen, die den Verzicht auf den eigenen Pkw und gleichermaßen den Umstieg auf nachhaltige Mobilitätsformen ermöglicht bzw. attraktiv gestaltet. Es werden hierfür Mobilitätsdatenräume geschaffen, die u.a. Wetter-, Umwelt- und Nutzerdaten bündeln, um Bürger:innen hiermit beispielsweise individuell zugeschnittene intermodale Verbindungsketten anzubieten.
Auch persönliche Präferenzen, Verkehrslage und Verfügbarkeiten sollen für die Tür-zu-Tür Verbindungsvorschläge einbezogen werden. Die Daten stellen die Informationsgrundlage dar, um Angebote, insbesondere die Angebote des ÖPNV, besser an die Nutzer anzupassen, sodass nachhaltiges Mobilitätsverhalten gefördert wird.
So entsteht eine rasch wachsende Datenbasis, die mit Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) nutzbar gemacht wird, und mit der ein Beitrag zur Lösung der Mobilitätsherausforderungen von morgen ermöglicht werden soll.
An dem Forschungsprojekt DaKiMo arbeiten Partner aus der Wissenschaft der Bereiche Verkehrsforschung, Informationsmanagement, Leittechnik und Smart City/Region mit Unternehmen aus dem Mobilitätsumfeld eng zusammen. Als Experte für digitale, nachhaltige Mobilitätslösungen analysiert raumobil den Einfluss verschiedener Datensätze auf das Mobilitätsverhalten von Nutzern. Alle gewonnenen Ergebnisse und Ideen sollen dazu dienen, alternative Mobilitätsangebote zu fördern und dadurch einen maßgeblichen Beitrag zur Verkehrswende zu leisten.
