Forschung: Wie KI den ÖPNV auf dem Land verbessern könnte
Morgens und nachmittags hält der Schulbus – und das war’s. Von einem gut ausgebauten öffentlichen Verkehrssystem können viele Menschen auf dem Land nur träumen. Verhilft KI zu einem besseren ÖPNV?
Ein öffentlicher Nahverkehr, der unkompliziert und rasch ans Ziel führt – auf dem Land ist das bislang kaum möglich. Ein neues Studienprojekt unter Federführung der Hochschule Hof soll nun neue digitale Werkzeuge entwickeln, um den ÖPNV auf dem Land attraktiver zu machen. Das Ziel sei „nicht trivial“, sagte Richard Göbel, Forschungsgruppenleiter am Institut für Informationssysteme (iisys) der Hochschule.
„Wir versuchen, im ländlichen Raum die Möglichkeit für ein flächendeckendes ÖPNV-Mobilitätsangebot zu schaffen.“ Den klassischen Linienverkehr einfach enger zu takten, bringe nichts. „Die Busse würden in der Regel leer fahren.“
In den vergangenen Jahren seien immer wieder Verbindungen mit bedarfsgesteuertem Verkehr installiert wurden. Inzwischen habe man über Apps und automatisierte Planung Möglichkeiten geschaffen, dass diese Angebote gut funktionieren und von immer mehr Menschen genutzt werden. Als Beispiel nannte Göbel den Hofer Landbus im Landkreis Hof. „Der Haken ist, dass dieser bedarfsgesteuerte Verkehr nur in begrenzten Räumen funktioniert. Man darf ein Bediengebiet nicht zu groß machen, sonst würden zu viele Leerfahrten entstehen.“
Neuartige digitale Werkzeuge für die Verkehrsplanung dagegen könnten bereits bestehende Verkehrsarten bestmöglich aufeinander abstimmen. „Wir brauchen ein System, das verschiedene Verkehrsmittel integriert.“ Also: den Bedarfsverkehr, den Linienverkehr, den Mitnahmeverkehr, dazu noch den Bahnverkehr. Das sei ein Planungs- und Optimierungsproblem, das den Menschen eigentlich überlaste. Deshalb seien digitale Tools notwendig.
Simulation mit dem digitalen Zwilling
Bei dem Projekt soll mit Hilfe eines digitalen Zwillings simuliert werden, wie man die Verkehrsmittel miteinander kombiniert. „Wir wollen mit Analysemethoden, auch durchaus mit Methoden des maschinellen Lernens einschließlich neuronaler Netze herausfinden, was wirklich der Transportbedarf der Menschen ist und wohin sie reisen möchten“, sagte der Wissenschaftler.
Für das Projekt können die Forscher auf eine „bislang ungekannte Datenfülle“ zurückgreifen. Anonymisierte Meldedaten, Bewegungen von Fahrzeugen sowie Mobiltelefonen im Funknetz und Nutzungsdaten des ÖPNV seien neben anderen Daten die Grundlage, um ein Verkehrsmodell zu erstellen, aus dem dann der digitale Zwilling wird. Und damit könne man simulieren: „Man kann die Fahrpläne ändern, man kann die Haltestellen ändern und sehen, wie sich das auf das Verkehrsangebot auswirkt.“
Menschliche Expertise nach wie vor gefragt
Allerdings werde das System nicht am Ende einen optimalen Plan ausspucken, menschliche Expertise sei nach wie vor gefragt. „Wir möchten die menschliche Intelligenz mit der Computerintelligenz kombinieren.“ Mit dem Projekt sollten ÖPNV-Planer in die Lage versetzen, ein wirklich flächendeckendes Angebot im ländlichen Raum zu schaffen. „Am Ende des Projekts werden wir einen Demonstrator haben, mit dem wir zeigen können, wie Verkehrsplanung funktionieren kann.“
Die Zukunft des ÖPNV sei eine Mischung verschiedener Verkehrsmittel – bis hin auch zum Einsatz von Fahrzeugen ohne menschlichen Fahrer.
ÖPNV betrifft alle Generationen
Am Beispiel der Region Hof sehen man, wie wichtig der ÖPNV ist: Es gebe jede Menge mittelständische Unternehmen mit attraktiven Jobs, die Immobilienpreise seien viel niedriger als in Ballungsräumen, es gebe Freizeitangebote aller Art. „Da gibt es vieles, was eine Region attraktiv macht. Was fehlt, ist leider der ÖPNV“, sagte Göbel. ÖPNV betreffe alle Generationen auf dem Land – junge Menschen etwa, die ins Kino wollen bis hin zu älteren Menschen, die dann vielleicht aufs Auto verzichten könnten, wenn sie öffentlich unterwegs sein könnten.
An dem Projekt „OptiModal – Optimierung des intermodalen Verkehrs im ländlichen Raum“ sind außer der Hochschule Hof die TU München und Unternehmen beteiligt. Das Projekt wird mit 1,8 Millionen Euro vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) gefördert.
