20.05.2025

Neuer Fachbeitrag: Innovative KI-Anwendungen im Mobilitätsmanagement in Leipzig & Landau

Wie kann Künstliche Intelligenz Städte dabei unterstützen, klimafreundlicher und verkehrlich effizienter zu werden? Diese Frage steht im Zentrum des aktuellen Fachbeitrags in der Straßenverkehrstechnik (Ausgabe 5/2025) von Dr. Thomas Trabert (UFZ) und Andreas Schmid (SWARCO). Der Beitrag stellt konkrete KI-Anwendungen aus den AIAMO-Pilotregionen Leipzig und Landau in der Pfalz vor.

Eine von zukünftig 50 Sensorstationen des Umweltdatenmessnetzes in Leipzig (Quelle: UFZ)

In Leipzig liegt der Fokus auf einem KI-gestützten, umweltsensitiven Verkehrsmanagement. Mithilfe KI-gestützter Simulationen werden Hotspot-Bereiche mit erhöhter Verkehrs- und Umweltbelastung abgebildet, um gezielt geeignete Gegenmaßnahmen zu entwickeln. Grundlage dafür bildet ein flächendeckendes, sensorbasiertes Umweltdatenmessnetz mit rund 50 Messpunkten, das Echtzeitdaten zur Luftqualität und zum Verkehrsgeschehen liefert.

Landau in der Pfalz wiederum setzt auf KI-basierte Optimierung von Verkehrsflüssen an stark belasteten Hauptverkehrsachsen. Durch adaptives, lernendes Ampelmanagement mittels Reinforcement Learning werden Verkehrsströme dynamisch und vorausschauend gesteuert. Auch hier fließen reale Detektordaten in mikroskopische Simulationen ein – für eine effizientere Durchflussrate und geringere Emissionen.

Beide Anwendungsfälle zeigen, wie Kommunen auf Basis ihrer jeweiligen spezifischen Herausforderungen aktiv an der Erforschung und Erprobung KI-gestützter Mobilitätslösungen mitwirken. Im Rahmen des Forschungsprojekts AIAMO entstehen so praxisnahe, datenbasierte Ansätze für ein effizienteres, nutzerorientiertes und umweltfreundliches Mobilitätsmanagement. Der Beitrag zeigt Herausforderungen, Lösungsansätze und erste Umsetzungsschritte – und gibt einen Ausblick auf das Potenzial skalierbarer KI-Lösungen auf der Basis des AIAMOnexus für Städte jeder Größe.

Zum Fachbeitrag (PDF)

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