19.03.2026

Presse

Impulspapier Plattform Lernende Systeme: KI-basierte Mobilitätssteuerung in Kommunen

Wo stoßen Städte und Gemeinden heute an Grenzen, wenn Mobilitäts- und Umweltziele miteinander in Einklang gebracht werden sollen? Diese Frage stellt sich vielerorts, insbesondere dort, wo steigende Anforderungen an Klimaschutz, Luftqualität und Verkehrsfluss gleichzeitig erfüllt werden müssen.

Ziele müssen klar und präzise formuliert und so konkret definiert sein, dass sie sich in messbare Indikatoren übersetzen lassen. Erst dann können KI-gestützte Systeme ihre Wirkung im Verkehrs- und Mobilitätsmanagement voll entfalten. Im aktuellen Impulspapier der Plattform Lernende Systeme wird das Projekt AIAMO als Anwendungsbeispiel aufgeführt, da es zeigt, wie Künstliche Intelligenz in der kommunalen Verkehrssteuerung wirksam eingesetzt werden kann. Grundlage ist das AIAMO Prinzip des „Decision Driven Data Making“. Die jeweilige Entscheidungsfrage gibt vor, welche Daten benötigt, wie sie zusammengeführt und aufbereitet werden. 

Das umweltsensitive Mobilitätsmanagement mit AIAMO wird aktuell in den Pilotregionen Leipzig und Landau i.d. Pfalz praktisch erprobt. Verkehrs- und Umweltdaten werden systematisch miteinander verknüpft. Mithilfe digitaler Zwillinge werden diese Daten analysiert und für Prognosen sowie Simulationen genutzt. Auf diese Weise lassen sich Maßnahmen bereits im Vorfeld im Hinblick auf die angestrebten Ziele bewerten. Kommunen erhalten so eine fundierte Grundlage für operative Entscheidungen.

Darüber hinaus kommen standardisierte Verfahren zum Einsatz, die es ermöglichen, Maßnahmen nicht nur zu analysieren, sondern gezielt umzusetzen, kontinuierlich zu überwachen und bei Bedarf anzupassen. Die im Impulspapier beschriebene Übersetzung von Zielen in Indikatoren wird so konkret und in der Praxis anwendbar. Indikatoren werden aus Entscheidungsfragen abgeleitet und stets im Gesamtzusammenhang betrachtet.

Für Kommunen ergibt sich daraus ein klarer Mehrwert. Maßnahmen können im Vorfeld fundierter bewertet werden, Zielkonflikte werden transparenter und Entscheidungen im laufenden Betrieb lassen sich nachvollziehbar und fundiert begründen.

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