Projekt AIAMO Vom KI-Konzept zur kommunalen Praxis

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Das KI-Projekt AIAMO will die kommunale Mobilität effizient, sicher und ressourcenschonend gestalten. Die Anwendungen werden derzeit unter realen Bedingungen in Landau und Leipzig erprobt.

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation der öffentlichen Verwaltung. Doch welchen konkreten Nutzen bietet sie Kommunen im Alltag? Das Forschungsprojekt AIAMO beantwortet diese Frage inzwischen nicht mehr nur konzeptionell, sondern in der Praxis.

Mit dem Start des Pilotbetriebs in Leipzig und der weiteren Umsetzung in Landau in der Pfalz werden die entwickelten Anwendungen erstmals unter realen Bedingungen gemeinsam mit den beteiligten Kommunen erprobt. Damit beginnt eine neue Projektphase: Im Mittelpunkt steht nicht mehr die technische Entwicklung, sondern der Nachweis, welchen konkreten Mehrwert KI-gestützte Anwendungen für das kommunale Mobilitätsmanagement im praktischen Einsatz bieten.

KI als Werkzeug für Verkehrs- und Mobilitätsmanagement

Kommunen stehen vor der Aufgabe, Mobilität leistungsfähig, sicher und gleichzeitig umweltverträglich zu gestalten. Verkehrszunahme, Luftreinhaltung, Klimaschutzziele, Baustellenmanagement, Großveranstaltungen oder die Stärkung des öffentlichen Verkehrs müssen zunehmend gemeinsam betrachtet werden. Gleichzeitig wachsen die verfügbaren Datenmengen kontinuierlich: Verkehrsdetektoren, Lichtsignalanlagen, Umweltmessungen, Wetterdaten, Floating Car Data oder Echtzeitinformationen des öffentlichen Verkehrs liefern bereits heute wertvolle Informationen. Häufig liegen diese Daten jedoch in unterschiedlichen Systemen vor und lassen sich nur begrenzt gemeinsam auswerten.

Genau hier setzt AIAMO – Artificial Intelligence and MObility an. Ziel des Forschungsprojekts ist es nicht, bestehende Systeme zu ersetzen oder zusätzliche Datenplattformen aufzubauen. Vielmehr werden vorhandene und neue Datenquellen erschlossen und mithilfe von KI für Analysen, Prognosen und Simulationen nutzbar gemacht. Dadurch lassen sich die Auswirkungen geplanter Maßnahmen bereits vor ihrer Umsetzung untersuchen.

Entscheidungsunterstützung als Ausgangspunkt

Ein grundlegender Unterschied zu vielen datengetriebenen Ansätzen besteht darin, dass AIAMO nicht von den verfügbaren Daten ausgeht, sondern von der Entscheidung, die vorbereitet werden soll. Das Projekt folgt deshalb dem Prinzip des Decision-Driven Data Making. Erst daraus ergibt sich, welche Daten benötigt werden, aus welchen Quellen sie stammen und wie sie für KI-gestützte Analysen aufbereitet werden. Dabei werden vorhandene Datenquellen gezielt eingebunden und – soweit für die jeweilige Fragestellung erforderlich – durch neu erhobene Daten ergänzt.

Soll beispielsweise beurteilt werden, welche Auswirkungen eine Baustelle auf Verkehrsfluss und Luftqualität haben wird, werden genau die dafür erforderlichen Verkehrs-, Umwelt- und Wetterdaten miteinander verknüpft. Für andere Fragestellungen – etwa zur Verbesserung des öffentlichen Verkehrs oder zur Optimierung der Verkehrssteuerung – werden entsprechend andere Datenquellen und Analyseverfahren herangezogen.

Technische Grundlage bildet der AIAMOnexus. Dort werden die benötigten Daten in einer gemeinsamen semantischen Struktur zusammengeführt und interoperabel für KI-Anwendungen bereitgestellt. Dabei setzt AIAMO bewusst auf vorhandene Datenräume und Infrastrukturen wie die Mobilithek oder den European Mobility Data Space. Neue parallele Plattformen werden nicht aufgebaut. Stattdessen verbessert der AIAMOnexus die Auffindbarkeit, Zugänglichkeit und Nutzbarkeit vorhandener Daten.

Mobilitätsmanagement erfordert darüber hinaus eine enge Zusammenarbeit unterschiedlicher kommunaler Fachbereiche. AIAMO schafft hierfür eine gemeinsame Informationsgrundlage, die den fachübergreifenden Austausch unterstützt und eine abgestimmte Planung und Umsetzung von Maßnahmen erleichtert.

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