KI4autoBUS: Die Zukunft des ÖPNV

Das Projektteam KI4autoBUS hat nach einer gefühlten Ewigkeit von zwei Jahren endlich erste Ergebnisse präsentiert. Die Initiative zielt darauf ab, eine Lösung auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Planung und Steuerung des öffentlichen Personennahverkehrs zu entwickeln. Und nein, das bedeutet nicht, dass die Busse bald anfangen werden, selbst zu fahren und uns alle überflüssig machen. Zumindest noch nicht.

Laut Alexander Kern, einem wissenschaftlichen Mitarbeiter am Institut für Informationssysteme (Iisys) der Hochschule Hof, wird KI die Effizienz des ÖPNV deutlich verbessern. Das klingt ja schon mal vielversprechend. Aber wie genau soll das alles funktionieren?

Das entwickelte System ist angeblich in der Lage, Buchungsanfragen vorherzusagen. Ja, richtig gehört! Es kann die Zukunft voraussagen. Wann genau das System die Lottozahlen für mich vorhersagt, wurde leider noch nicht verraten, aber man kann ja nicht alles haben. Außerdem werden die autonomen Shuttles frühzeitig an passenden Haltestellen platziert. Kein ewiges Warten mehr an der Haltestelle, sondern ein Shuttleservice, der uns wie von Zauberhand abholt. Klingt fast zu schön, um wahr zu sein.

Das Hauptziel von KI4autoBUS ist es, die Mobilität durch den Einsatz von Roboterautos zu verbessern. Ich meine, wer träumt nicht davon, von einem Roboter chauffiert zu werden? Das Projekt wird von der DB Regio Bus und dem Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (IML) geleitet und erhält auch noch eine Förderung vom bayerischen Wirtschaftsministerium. Das klingt nach einer Menge Geld und schlauen Köpfen, die dahinterstecken.

Das Projekt baut übrigens auf der bereits vorhandenen Infrastruktur in Bad Birnbach im Landkreis Rottal-Inn auf, wo die DB im Jahr 2017 ihre ersten autonomen Busse in den Nahverkehr integrierte. Bad Birnbach ist also schon ein bisschen weiter in der Zukunft angekommen als der Rest von uns. Ein weiterer wichtiger Aspekt des Projekts ist es, alle Fahrtwünsche zu berücksichtigen und Personen mit speziellen Mobilitätsanforderungen, wie zum Beispiel Rollstuhlfahrer, priorisiert zu bedienen. Das ist doch mal ein Ansatz, der wirklich allen zugutekommt.

Um all das umzusetzen, nutzen die Forscher die Methode des Reinforcement Learning (RL). Klingt nach einem harten Training für die Busse, aber im Grunde geht es darum, dass die Shuttles durch Versuch und Irrtum lernen, ihre Aufgaben zu erfüllen. Ein bisschen wie wir Menschen, nur dass wir dabei meistens weniger auf den Bus warten müssen. Das System soll die Belohnung maximieren, was bereits zu kürzeren Wartezeiten und der Erfüllung aller Fahrtanfragen führt. Klingt fast zu schön, um wahr zu sein, oder?

Als nächstes wird der Agent, also das Shuttle, im tatsächlichen Betrieb getestet. Dann sehen wir endlich, was es in der Simulationsumgebung alles gelernt hat. Die Echtzeitdaten aus dem Dispositionssystem werden genutzt, um Fahrtanfragen und die Position der Shuttles zu übermitteln. Es bleibt spannend, ob das Ganze auch in der Praxis so gut funktioniert wie erhofft.

Insgesamt hört sich das Projekt KI4autoBUS vielversprechend an. Ob es wirklich die Zukunft des ÖPNV ist, bleibt abzuwarten. Aber hey, wenn wir bald alle wie in einem Sci-Fi-Film von autonomen Roboterautos durch die Gegend kutschiert werden, beschwere ich mich bestimmt nicht.

Schlagwörter: KIbasierte Lösung + Autonome Shuttles + Mobilitätsverbesserung

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