KI-gestützte Verkehrssteuerung Verkehrsplanung mit KI: Leipzig und Landau werden Modellstädte

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Das Bundesministerium für Digitales und Verkehr hat jetzt die Städte Leipzig und Landau in der Pfalz als erste Pilotregionen im Forschungsprojekt AIAMO (Artificial Intelligence And MObility) vorgestellt. Das Projekt hat die KI-gestützte Verkehrsplanung zum Ziel.

Im Zentrum stehen dabei die Entwicklung und Erprobung KI-gestützter Lösungen zur Verknüpfung von Mobilitätsdaten, Optimierung von Verkehrsflüssen, besseren Organisation des Pendlerverkehrs und effizienteren Vernetzung des öffentlichen Nahverkehrs. Dabei sollen die Projektergebnisse insbesondere für kleine und mittlere Kommunen übertragbar sein. Beide Pilotstädte repräsentieren daher unterschiedliche Herausforderungen und bieten ideale Testumgebungen für innovative Ansätze in der Verkehrsplanung: Leipzig als expandierende Großstadt mit über 600.000 Einwohnern und Landau in der Pfalz als Mittelstadt mit täglich rund 37.000 Pendler-Fahrten.

Kreative Ansätze für die Verkehrsplanung

Bundesminister Dr. Volker Wissing erklärt zum Projekt: „Leipzig und Landau stehen exemplarisch für die Vielfalt der verkehrlichen Herausforderungen in Deutschland. Der Einsatz von KI eröffnet in beiden Städten neue Möglichkeiten, um Verkehre effizienter zu planen, Staus zu vermeiden und die Auslastung im ÖPNV zu erhöhen. Das ist auch ein Beitrag für mehr Umweltschutz. Mit ihrer Offenheit für neue, kreative Ansätze in der Verkehrsplanung leisten Leipzig und Landau Pionierarbeit. Von ihren Erfahrungen können viele andere Kommunen profitieren.“

Burkhard Jung, Oberbürgermeister der Stadt Leipzig, sagt: „Unsere Stadt wächst stetig, und damit steigen auch die Anforderungen an ein effizientes Mobilitätssystem. Durch AIAMO können wir datenbasierte Entscheidungen treffen, um die Verkehrsplanung flüssiger und umweltfreundlicher zu gestalten und so insbesondere auch die Luftqualität in Leipzig nachhaltig zu verbessern.“

Landau in der Pfalz setzt auf nachhaltige Verkehrsplanung

Dr. Dominik Geißler, Oberbürgermeister der Stadt Landau in der Pfalz, erläutert: „Wir als Stadt Landau haben uns ehrgeizige Ziele gesetzt, um die Mobilität der Zukunft zu gestalten. Als mittelgroße Universitätsstadt und regionales Zentrum im ländlichen Raum setzen wir erfolgreich auf eine integrierte, nachhaltige Verkehrsplanung. Mit künstlicher Intelligenz können wir als Pilotregion von AIAMO smarte Lösungen für einen besseren und sichereren Verkehr finden.“

Markus Wartha, Konsortialführer von AIAMO, ergänzt: „Mit AIAMO schaffen wir eine Grundlage für KI-Daten, die es ermöglichen, moderne Mobilitätsmanagement-Lösungen flächendeckend zu implementieren. Unser Ansatz fördert die Zusammenarbeit zwischen Städten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen, um gemeinsam die Mobilität der Zukunft zu gestalten.“

KI-basierte Daten für innovative Anwendungen

Das Projekt AIAMO nutzt KI in folgenden Bereichen, um Mobilitätsdaten systematisch zu analysieren, zu verknüpfen und eine KI-Datenbasis für innovative Anwendungen zu entwickeln:

• Intelligente Verkehrsleitsysteme: Diese reagieren dynamisch auf aktuelle Verkehrsbedingungen, um Staus zu vermeiden und den Verkehrsfluss zu verbessern.
• Mobilitäts-Apps: Sie integrieren Angebote unterschiedlicher Verkehrsträger wie ÖPNV, Sharing-Dienste oder Fahrradverkehr und bieten Tür-zu-Tür-Routenplanung. 
• Verkehrsprognosen: KI kann präzisere Vorhersagen treffen, um Verkehrsflüsse vorausschauend zu steuern.
• Umweltdaten-Messnetze: Die Erfassung und Verarbeitung von Daten zur Luftqualität und Emissionen unterstützen klimafreundliche Entscheidungen.

Leipzig wird im Rahmen des Projekts ein Umweltdaten-Messnetz mit 50 Stationen aufbauen, während Landau bestehende Sensorik entlang zentraler Verkehrsachsen nutzt, um innovative Steuerungsansätze für die Verkehrsplanung zu testen.

Das Projekt AIAMO (Artifical Intelligence And MObility) ist Teil der KI-Strategie der Bundesregierung und wird mit insgesamt 16,7 Millionen Euro durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr unterstützt. Es zielt darauf ab, Mobilitätsdaten effizient zu nutzen, um die Verkehrsplanung und -steuerung in Städten und ländlichen Regionen zu optimieren, den CO2-Ausstoß zu minimieren und gleichzeitig die Lebensqualität der Bürgerinnen und Bürger zu erhöhen.

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