KI in der kommunalen Verkehrssteuerung: Klare Ziele entscheiden über den Erfolg
Künstliche Intelligenz (KI) wird für Kommunen immer wichtiger. In der
Verkehrs- und Mobilitätssteuerung eröffnet sie neue Möglichkeiten, Staus,
Emissionen und ineffiziente Verkehrsflüsse zu reduzieren. Doch ihr Nutzen
entscheidet sich nicht an der Technologie allein. Ohne klar definierte
kommunale Ziele und messbare Kriterien bleibt KI wirkungslos.
Zu diesem
Ergebnis kommt ein aktuelles Impulspapier der Plattform Lernende Systeme.
Im Mittelpunkt steht ein ganzheitliches Zielbild der KI-basierten
Verkehrssteuerung, das von den Bedürfnissen der Kommunen ausgeht. Das
Papier bietet eine Orientierung, wie KI als Steuerungsinstrument
strategisch eingesetzt werden kann.
Städte und Kommunen stehen unter hohem Handlungsdruck: Sie sollen
Mobilität effizienter, klimafreundlicher und sicherer gestalten.
Verkehrsflüsse sollen verbessert, Flächen neu verteilt und die
Lebensqualität erhöht werden – bei begrenzten Ressourcen und zunehmenden
Zielkonflikten. KI kann dabei unterstützen, bestehende Infrastrukturen
intelligenter zu nutzen und Steuerungsentscheidungen datenbasiert zu
treffen. Dabei müssen lernende Systeme konsequent an kommunalen Zielen
ausgerichtet werden.
„KI-basierte Verkehrs- und Mobilitätssteuerung entfaltet ihren
gesellschaftlichen Nutzen nur dann, wenn sie klaren kommunalen
Zielvorgaben folgt und dauerhaft innovationsfähig gestaltet wird“, sagt
Tobias Hesse, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt und Mitglied der
Plattform Lernende Systeme. „Erst wenn politische Prioritäten in messbare
Indikatoren übersetzt werden, sind sie für KI-Systeme steuerbar.“
„Technisch setzen wir dabei auf ein modellbasiertes Reinforcement
Learning, das es erlaubt, Steuerungsstrategien zunächst in Simulationen zu
testen, bevor sie im realen Verkehr eingesetzt werden – quasi ein sicheres
Labor für dynamische Verkehrssysteme“, erklärt Claus Bahlmann, Siemens
Mobility und Mitglied der Plattform Lernende Systeme. „So wird vermieden,
dass Lernprozesse direkt in sicherheitskritischen, hochdynamischen
Verkehrsszenarien stattfinden – man könnte sagen, wir operieren nicht am
offenen Herzen.“
Insbesondere Reinforcement Learning eröffnet neue Möglichkeiten. Im
Unterschied zu klassischen, regelbasierten Verfahren bewertet diese
Methode kontinuierlich Handlungsoptionen und passt
Steuerungsentscheidungen dynamisch an veränderte Verkehrssituationen an.
Praktische Erfahrungen zeigen bereits heute: Umweltsensitive
Verkehrssteuerung oder die Priorisierung bestimmter Verkehrsarten lassen
sich adaptiv und wirkungsorientiert umsetzen, wenn die Ziele klar
definiert sind.
Damit Kommunen deutlich schneller von Innovationen profitieren können,
empfiehlt das Papier ein offenes Forschungs- und Entwicklungssystem.
Dieses fungiert als Baukasten. Hier werden mobilitätsrelevante Daten
integriert, neue Dienste und Steuerungsstrategien in Simulationen erprobt
und dann schrittweise in den Betrieb überführt. So behalten Kommunen nicht
nur die Steuerungshoheit. Sie vermeiden Abhängigkeiten von einzelnen
Anbietern und beschleunigen Innovationszyklen – etwa durch die Entwicklung
neuer Lagebilddienste oder Steuerungsalgorithmen.
Über das Impulspapier
Das Impulspapier „KI-basierte Verkehrs- und Mobilitätssteuerung in
kommunalen Mobilitätssystemen“ wurde von Mitgliedern der Arbeitsgruppe
„Mobilität und intelligente Verkehrssysteme“ der Plattform Lernende
Systeme verfasst. Es steht zum kostenfreien Download bereit.
Ein Kurzinterview mit Tobias Hesse, Mit-Autor des Impulspapieres und
Mitglied der Plattform Lernende Systeme, steht zur redaktionellen
Verwendung zur Verfügung.
Über die Plattform Lernende Systeme
Die Plattform Lernende Systeme ist ein Netzwerk von Expertinnen und
Experten zum Thema Künstliche Intelligenz (KI). Sie bündelt vorhandenes
Fachwissen und fördert als unabhängiger Makler den interdisziplinären
Austausch und gesellschaftlichen Dialog. Die knapp 200 Mitglieder aus
Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft entwickeln in Arbeitsgruppen
Positionen zu Chancen und Herausforderungen von KI und benennen
Handlungsoptionen für ihre verantwortliche Gestaltung. Damit unterstützen
sie den Weg Deutschlands zu einem führenden Anbieter von
vertrauenswürdiger KI sowie den Einsatz der Schlüsseltechnologie in
Wirtschaft und Gesellschaft. Die Plattform Lernende Systeme wurde 2017 vom
Bundesforschungsministerium auf Anregung von acatech – Deutsche Akademie
der Technikwissenschaften gegründet und wird von einem Lenkungskreis
gesteuert. Die Leitung der Plattform liegt bei Dorothee Bär
(Bundesministerin für Forschung, Technologie und Raumfahrt) und Claudia
Eckert (Präsidentin acatech).
Originalpublikation:
https://www.plattform-lernende
systeme.de/files/Downloads/Pub
basierte_Verkehrs_und_Mobilita
- Download des Impulspapieres
