Das Projektteam KI4autoBUS hat nach einer gef\u00fchlten Ewigkeit von zwei Jahren endlich erste Ergebnisse pr\u00e4sentiert. Die Initiative zielt darauf ab, eine L\u00f6sung auf Basis von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) zur Planung und Steuerung des \u00f6ffentlichen Personennahverkehrs zu entwickeln. Und nein, das bedeutet nicht, dass die Busse bald anfangen werden, selbst zu fahren und uns alle \u00fcberfl\u00fcssig machen. Zumindest noch nicht.<\/p>\n
Laut Alexander Kern, einem wissenschaftlichen Mitarbeiter am Institut f\u00fcr Informationssysteme (Iisys) der Hochschule Hof, wird KI die Effizienz des \u00d6PNV deutlich verbessern. Das klingt ja schon mal vielversprechend. Aber wie genau soll das alles funktionieren?<\/p>\n
Das entwickelte System ist angeblich in der Lage, Buchungsanfragen vorherzusagen. Ja, richtig geh\u00f6rt! Es kann die Zukunft voraussagen. Wann genau das System die Lottozahlen f\u00fcr mich vorhersagt, wurde leider noch nicht verraten, aber man kann ja nicht alles haben. Au\u00dferdem werden die autonomen Shuttles fr\u00fchzeitig an passenden Haltestellen platziert. Kein ewiges Warten mehr an der Haltestelle, sondern ein Shuttleservice, der uns wie von Zauberhand abholt. Klingt fast zu sch\u00f6n, um wahr zu sein.<\/p>\n
Das Hauptziel von KI4autoBUS ist es, die Mobilit\u00e4t durch den Einsatz von Roboterautos zu verbessern. Ich meine, wer tr\u00e4umt nicht davon, von einem Roboter chauffiert zu werden? Das Projekt wird von der DB Regio Bus und dem Fraunhofer-Institut f\u00fcr Materialfluss und Logistik (IML) geleitet und erh\u00e4lt auch noch eine F\u00f6rderung vom bayerischen Wirtschaftsministerium. Das klingt nach einer Menge Geld und schlauen K\u00f6pfen, die dahinterstecken.<\/p>\n
Das Projekt baut \u00fcbrigens 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 Fahrtw\u00fcnsche zu ber\u00fccksichtigen und Personen mit speziellen Mobilit\u00e4tsanforderungen, wie zum Beispiel Rollstuhlfahrer, priorisiert zu bedienen. Das ist doch mal ein Ansatz, der wirklich allen zugutekommt.<\/p>\n
Um all das umzusetzen, nutzen die Forscher die Methode des Reinforcement Learning (RL). Klingt nach einem harten Training f\u00fcr die Busse, aber im Grunde geht es darum, dass die Shuttles durch Versuch und Irrtum lernen, ihre Aufgaben zu erf\u00fcllen. Ein bisschen wie wir Menschen, nur dass wir dabei meistens weniger auf den Bus warten m\u00fcssen. Das System soll die Belohnung maximieren, was bereits zu k\u00fcrzeren Wartezeiten und der Erf\u00fcllung aller Fahrtanfragen f\u00fchrt. Klingt fast zu sch\u00f6n, um wahr zu sein, oder?<\/p>\n
Als n\u00e4chstes wird der Agent, also das Shuttle, im tats\u00e4chlichen 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 \u00fcbermitteln. Es bleibt spannend, ob das Ganze auch in der Praxis so gut funktioniert wie erhofft.<\/p>\n
Insgesamt h\u00f6rt sich das Projekt KI4autoBUS vielversprechend an. Ob es wirklich die Zukunft des \u00d6PNV 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.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: KIbasierte L\u00f6sung + Autonome Shuttles + Mobilit\u00e4tsverbesserung<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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