AISUM-Plattform (Al Empowered Sustainable Urban Mobiltity)

Das Projekt zielt auf die Detailausarbeitung zur Entwicklung einer Mobilit?tsplattform für smarten und umweltfreundlichen Stadtverkehr. Die zu entwickelnde AISUM-Plattform soll auf Grundlage der BVG-Applikation Jelbi erstmals intermodalen ?ffentlichen Nachverkehr unter Einbezug von Car-, Bike- und Scooter-Sharing erm?glichen. Mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen sollen die Mobilit?tsangebote dabei zuverl?ssig und komfortabel aber auch nachhaltig, l?rm- und emissionsarm ausgestaltet werden.
Das Ziel der fünfmonatigen Detaillierungsphase besteht in der Erarbeitung eines Projektplans, in dem das Vorhaben für eine Anschlussimplementierung weiter konkretisiert wird. Dazu werden in drei Arbeitsstr?ngen – Entwicklung, Integration und Transfer – zun?chst Recherchen durchgeführt, deren Ergebnisse anschlie?end zu umfassenden Konzepten gebündelt werden: Im Bereich Entwicklung werden mittels Datenevaluationen und Literaturrecherchen Konzepte für Algorithmen und Datenbankstrukturen sowie Verfahren der Umweltbilanzierung erarbeitet, auf deren Grundlage vier Green-AI-Use cases für nachhaltige urbane Mobilit?t entwickelt werden k?nnen. Im Arbeitsstrang Integration werden erste Konzeptionen der Human-Computer-Interface-Schnittstelle mit Design-Skizzen und Gamification-Ideen entworfen, die eine sp?tere Einbettung der AISUM-Plattform in die Mobilit?ts-App Jelbi erm?glichen. Der Arbeitstrang Transfer sorgt für eine m?glichst breite Verwertbarkeit der AISUM-Plattform in weiteren Mobilit?ts-Apps und konzeptualisiert dazu eine umfassende Transfer-Strategie auf Basis der Recherchen zu Open-Source-Optionen, potentiellen Kooperationspartnern und Marktanalysen. Quer durch alle drei Arbeitsstr?nge zieht sich die Ausarbeitung von grundlegenden Vorarbeiten für eine Anschlussimplementierung, wie u.a. eine detaillierte Ressourcenplanung, ein einheitlicher Zeit- und Kostenplan, die Entwicklung von Messindikatoren sowie eine genaue Beschreibung der Arbeitsweise im Forschungsverbund.