Wie komme ich zum Arzt, zum Einkaufen oder zu einer Verabredung? Diese Frage ist auf dem Land
gerade für junge Menschen ohne Führerschein und Ältere, die nicht mehr selbst fahren wollen oder
können, zentral. Immer wieder steht man im ländlichen Raum vor Problemen: Busse fahren selten, die Infrastruktur ist lückenhaft, viele wohnen auf dem Land, aber müssen zum Arbeiten in die Stadt pendeln.

Im Projekt FlashmobKI wird an einer neuen Mobilitätsplattform geforscht. Diese soll es ermöglichen eine Fahrt mit den ÖPNV ähnlich flexibel wie mit einem Taxi zu buchen.

Zur Verfügung sollen den Fahrgästen eine Abholung und der Transport in einem bestimmten Zeitfenster
stehen. Hierbei ist es möglich, mittels einer App seinen Standort zu übermitteln und das System weist
den Gast automatisch zu einer sog. „PopUp-Haltestelle“. Diese kann dynamisch in den bereits
existierenden Fahrplan eines Busses eingebunden und angefahren werden. Das Problem, wo genau diese
neue Haltestelle liegen soll wird durch KI gelöst. Durch einen Algorithmus werden optimale Positionen
für neue Haltestellen gefunden. Diese neuen Punkte sind so gewichtet, dass möglichst viele Personen
einen kurzen Fußweg zu der Haltestelle haben, möglichst viele Geschäfte im Umkreis liegen und diese nicht zu nahe an bereits bestehenden Haltestellen liegen.

Durch Künstliche Intelligenz soll den Reisenden die effizienteste Transportmöglichkeit angeboten
werden. Hierzu gehört unter anderem auch die Erhebung und Vorhersage der Verkehrs- und Nutzerdaten des ÖPNV, wodurch ein Bus-Unternehmen seine Kapazitäten frühzeitig anpassen kann. Außerdem wird an einem Algorithmus zur effizienten Berechnung des Problems für mehrere Fahrzeuge gleichzeitig
gearbeitet, sodass jeder Nutzer ohne Verspätungen in seinem angegebenem Zeitfenster abgeholt wird.

Aktuell suchen wir Industriepartner im Bereich der Sensorik und IoT, die uns bei der Ausstattung der
Fahrzeuge mit Technologie unterstützen wollen. Viele unsere Daten beziehen wir aus den
dokumentierten Aufzeichnungen der Busunternehmen. Eine Live-Aufzeichnung und Abfrage von
Daten wie etwa Temperatur oder der Fahrgastzahl würde unsere Vorhersagen enorm unterstützen.
Außerdem suchen wir nach Gemeinden und Städten, die ihre Daten aus der Verkehrserfassung mit uns
teilen möchten, damit wir diese auf eine Optimierung des ÖPNV hin analysieren können.

Jan Dünnweber

OTH Regensburg