Nachhaltige Mobilität durch Daten und Künstliche Intelligenz

Nachhaltige Mobilität durch Daten und Künstliche Intelligenz

Dieses Thema richtet sich an Lehrkräfte der Geographie, Informatik, Mathematik, Physik und Wirtschaft/Politik.

Für jede:n Bürger:in in Schleswig-Holstein ist Mobilität ein zentrales alltägliches Thema – auch wenn das manchmal gar nicht so sehr auffällt. Zur aktiven Teilhabe in unserer Gesellschaft müssen täglich diverse Wege zur Arbeit, Schule oder Universität, zum Sporttraining oder Musikunterricht, zu sozialen Begegnungen, zum Einkaufen, etc. zurückgelegt werden. Die Möglichkeit, diese Wege effizient und komfortabel zurückzulegen, unabhängig von der privaten Lebenssituation und den persönlichen Umständen, ist essenziell für eine gesellschaftliche Gleichberechtigung und trägt maßgeblich zur Lebensqualität von Schleswig-Holsteinischen Bürger:innen und Tourist:innen in unserem Land bei.
Gleichzeitig haben die Transportmittel, die für die Bewältigung von Wegen heutzutage überwiegend genutzt werden, auch weitreichende negative Effekte. Im Zuge der Agenda 2030 und im Klimaschutzplan 2050 hat sich die Bundesregierung deshalb eine Verkehrs- und Mobilitätswende zum Ziel gesetzt. Dabei steht vor allem die Verringerung der vorwiegend privat gehaltenen Autos und eine Reduktion von fossilen Brennstoffen im Fokus der Bemühungen.
Diese traditionellen Transportmittel könnten in Zukunft durch alternative Mobilitätskonzepte wie Leihfahrräder, E-Roller, Carsharing, Carpooling, öffentliche Verkehrsmittel, autonome Fahrzeuge, Fahrradstraßen, etc. zumindest teilweise ersetzt werden.
Ein zentraler Vorteil dieser Konzepte ist oft die Erfassbarkeit der verschiedenen eingesetzten Transportmittel durch Sensorik und die interne Kommunikation von Zuständen über das Internet der Dinge (IoT). (So könnten zum Beispiel Busse ihre eigene Auslastung und Position erfassen und an interessierte Personen über das Internet ausspielen). Durch die Verfügbarkeit dieser Daten in Echtzeit können Angebote, beispielsweise von KI-Applikationen, optimiert, kombiniert und weiterentwickelt werden. Gerade die Anforderungen an neuartige Mobilitätskonzepte von Gruppen, die nicht uneingeschränkt mobil sind, wie beispielsweise Jugendliche, sind in diesem Zuge wichtig zu berücksichtigen.

Mögliche Fragestellungen

  • Wie könnten zukünftige Transportkonzepte aussehen?
  • Wie lassen sich verschiedene Transportmittel kombinieren?
  • Wie bewege ich mich in Zukunft in der Stadt und im ländlichen Raum?
  • Wie lassen sich Daten nutzen, um Mobilität nachhaltiger zu gestalten?
  • Wo kann KI in der zukünftigen Mobilität unterstützen?

Wissenschaftlicher Partner

Betreuung des Schulteams durch

Prof. Dr. Michael Prange

Quelle: Fachhochschule Kiel

Prof. Dr. Michael Prange hat an der Universität Kiel Informatik und Physik studiert und an der Technischen Universität Hamburg im Fachbereich Maschinenbau promoviert. Er bringt Erfahrungen aus 30 Jahren internationaler Geschäftstätigkeit mit, aus unterschiedlichsten Aufgaben und Funktionen in Verbänden und in der Politik sowie als Lehrbeauftragter an verschiedenen Hochschulen. Als Professor für Data Science an der Fachhochschule Kiel sowie als Unternehmer und IT-Experte liegt der Schwerpunkt seiner Forschungs- und Beratungstätigkeit auf der digitalen Transformation und der nachhaltigen Entwicklung von privaten und öffentlichen Organisationen mit Fokus auf intelligente Infrastrukturen, digitale Technologien, innovative Geschäftsmodelle, offene Datenplattformen und Datenanalytik für Smart Cities und die Green Economy.

Vincent Krieg 

Quelle: privat

Bevor Vincent Krieg für den Masterstudiengang Data Science an der FH nach Kiel gezogen ist, hat er den Bachelor in Economics and Business Administration an der Eberhard Karls Universität in Tübingen gemacht. Neben seinem Studium ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter der Fachhochschule Kiel unter der Leitung von Herrn Prof. Dr. Prange im deutschlandweiten Forschungsprojekt AIR angestellt. Dieses Projekt erforscht, wie man KI zur Steuerung von Tourismusströmen nutzen kann. Ziel des Projektes ist es, die Auslastungsspitzen vorherzusagen und alternative Vorschläge zu generieren. Diese Prognosen sollen auf der Grundlage von lokaler und globaler Sensorik erstellt werden.

Tim Staubert 

Quelle: privat

Tim Staubert hat Physik des Erdsystems an der CAU Kiel und am GEOMAR studiert. Er studiert jetzt an der Fachhochschule Kiel im Master Data Science und ist dort als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Arbeitsgruppe von Herrn Prof. Dr. Michael Prange im Projekt LAB-TOUR SH tätig. Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung einer intelligenten Datenplattform in Schleswig-Holstein, in der verschiedenste Messungen zur Auslastung bestimmter touristischer Point-of-Interests zusammenfließen. Auf Grundlage dieser Daten wird dann eine Prognose für zukünftige Auslastungen erstellt. Bei potenziellen Auslastungsspitzen werden Besuchern alternative Aktivitäten vorgeschlagen. So sollen Belastungsspitzen abgeflacht, Anwohner von touristischen Hot-Spots entlastet und Tourismus generell nachhaltiger gesteuert werden.

Ihr Kontakt

Tel: 0431-8814 664
Email: yes@zbw-workspace.eu

YES! MINT    Science@Seas-Logo Gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung