Bei der künstlichen Intelligenz handelt es sich um Systeme, die ihre Umwelt analysieren und darauf basierend situationsbezogen agieren, um spezifische Ziele zu erreichen. Intelligent bedeutet hierbei, dass diese Systeme aus vergangenen Situationen lernen, um in neuen Situationen selbst Vorhersagen als Grundlage ihrer Handlungsentscheidung zu erstellen. Künstliche Intelligenz kann dabei rein softwarebasiert in der virtuellen Welt eingesetzt werden (z.B. Bildanalyse-Software) oder in Hardware eingebettet werden (z.B. in automatisierten Fahrzeugen oder in Strasseninfrastruktur).

Insbesondere wenn automatisierte Fahrzeuge im Mischverkehr mit anderen Verkehrsteilnehmenden fahren (z.B. Velo- und Fussverkehr im Stadtzentrum), muss sich das Fahrverhalten an das Verhalten menschlicher Fahrzeuglenkende anpassen, was nur mit künstlicher Intelligenz geht.

Unsere Fachexperten geben hier einen Überblick, wie künstliche Intelligenz in Mobilität und Verkehr typischerweise eingesetzt werden.

Automatisiertes Fahren

Menschen können Verkehrssituationen in Sekundenbruchteilen erfassen und das eigene Verhalten situationsgerecht anpassen. Diese natürliche Fähigkeit ist für automatisierte Fahrzeuge eine enorme Herausforderung. Die Vielzahl an möglichen Verkehrssituationen und richtigen Reaktionen würden eine endlos lange Liste ergeben. Automatisierte Fahrzeuge müssen daher auf künstliche Intelligenz zurückgreifen. Für die dahinterstehenden Lernalgorithmen ist es entscheidend, mit welcher Datengrundlage die Fahrzeuge angelernt werden und wie diese Datengrundlage gepflegt und aktualisiert wird. Bei der Festlegung der Verhaltensmuster ist die gesellschaftliche Diskussion gerade bei ethischen Grundsätzen unumgänglich.

Automatisiertes Fahren

Verkehrsinfrastruktur

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz erfolgt zunehmend auch in Systemen für das Verkehrsmanagement. Durch künstliche Intelligenz wird die Steuerung einer grossen Anzahl vernetzter automatisierter Verkehrsmittel optimiert z.B. die Streckenführung unter Zeit-, Komfort-, Kosten-, Umwelt- oder Erlebnisgesichtspunkten. Dabei können sowohl individuelle Präferenzen als auch gemeinschaftliche Ziele, wie z.B. die Optimierung der Leistungsfähigkeit des Verkehrssystems auf Ebene der Städte, Kantone oder des Bundes verfolgt werden.

Infrastruktur

Mobility as a Service

Mobility as a Service (MaaS) umfasst das Abwickeln von Fahrten durch verschiedene Mobilitätsanbieter. Künstliche Intelligenz kann ein MaaS-System gezielt effizient, umweltfreundlich und nutzerzentriert machen. Es kommt damit an der Schnittstelle zwischen Anbietern, Betreibern und Nutzern zum Einsatz; z.B. bei der intelligenten Kombination unterschiedlicher Verkehrsmittel für eine bestimmte Strecke.

MAAS

Verkehrsüberwachung

Wo heute fahrzeuglenkende Personen oder die Behörden für Kontrolle und Sicherheit in Fahrzeugen und auf der Strasse sorgen, werden diese Funktionen künftig durch die Fahrzeuge oder die Verkehrsinfrastruktur selbst unterstützt. Fahrzeuge und Strassen, die auf künstliche Intelligenz zurückgreifen, können künftig Verkehrssituationen im Mischverkehr umfassend erfassen und analysieren.

Verkehrsüberwachung analog

Rapp als Partner

Unsere Expertise bezüglich dem Einsatz von KI im Zusammenhang mit technischen, rechtlichen, organisatorischen, betrieblichen und ökonomischen Herausforderungen konnten wir bereits in mehreren Projekten und Beratungsmandaten unter Beweis stellen.