Der Verkehrssektor ist einer der Verursacher des globalen Treibhausgasausstoßes. Laut einer Studie der Internationalen Energieagentur von 2021 stiegen die CO2-Emissionen weltweit nach der Pandemie im Jahresvergleich um 8 Prozent und erreichten 37 Prozent Emissionen aus Endnutzersektoren. Laut Statista verursachte der Straßenverkehr in Deutschland 2021 den zweithöchsten CO2-Ausstoß und war für 21,2 Prozent aller Emissionen verantwortlich.
Stellen Sie sich vor: Ein Unternehmen des öffentlichen Verkehrs stellt nachfragebasiert autonome Busse bereit und spart Kosten sowie umweltschädliche Emissionen. Dieses Szenario wird derzeit als Prototyp auf den Straßen des Frankfurter Riederwalds in Form eines elektrifizierten "autonomen Shuttle-on-Demand"-Services eines ÖPNV-Dienstleisters mit Hilfe einer Artificial Intelligence (AI)-Lösung von T-Systems International getestet.
Die Lösung – Teil des Projekts Electric Autonomous Shuttle for You (EASY) – befindet sich von November 2022 bis August 2023 in einer Testphase. Mit dem Projekt will der ÖPNV-Dienstleister untersuchen, wie sich autonome Elektrofahrzeuge in den Betrieb öffentlicher Verkehrsmittel integrieren lassen. Erstmals in Deutschland können die Fahrgäste in Riederwald den Minibus mit einer App anfordern.
Die Lösung für den KI-Bus besteht aus vier Hauptkomponenten, die in dem Minibus installiert sind: eine Videokamera, ein kleiner Computer, eine Mobil-Kommunikationseinheit und WLAN. Außerdem ist GPS-Tracking aktiviert. Die eigentliche Intelligenz der Lösung liegt jedoch in ihrer vortrainierten KI-basierten Anwendung. Diese scannt den Fahrgastraum und kann vier spezifische Aufgaben verarbeiten: die Anzahl der Personen im Bus erfassen, erkennen, ob sie Masken tragen, ob sie stehen und ob ein Fahrgast eine Tasche im Bus vergessen hat. Zu beachten ist, dass die in Frankfurt eingesetzte Lösung von T-Systems das autonome Fahrzeug nicht steuert, sondern lediglich dessen Innenraum analysiert.
Zusätzlich kann ein Tablet-PC oder Bildschirm in den autonomen Bus integriert werden. Je nach den Anforderungen des Kunden wird eine Möglichkeit zur Kommunikation mit den Fahrgästen implementiert, wahlweise mono- oder bidirektionales Angebot. Wenn zum Beispiel ein Fahrgast sich nicht setzt oder keine Maske trägt, erfolgt ein entsprechender Hinweis. Der Tablet-PC dient außerdem zur Information bei außergewöhnlichen Verkehrssituationen, wie Staus oder Unfälle.
Die Bord-Anwendung wertet die Daten der Objekterkennungssoftware aus und übertragt sie an das Backend-System des Kunden. Als Backend-System kann auch die Open Telekom Cloud mit einem Dashboard von T-Systems verwendet werden. Die im Bus aufgenommenen Bilder und Videos werden jedoch in Echtzeit von einem Edge-Gerät ausgewertet und nicht zur Speicherung an das Backend-System gesendet. Die Anwendung ermittelt lediglich die Anzahl der Personen. Diese vollständig anonymisierte Zahl wird dann zum Dashboard und zu den gespeicherten Daten hinzugefügt.
Die Lösung bietet verschiedene Vorteile für den Verkehrssektor. Hier eine Übersicht:
Das Potenzial von KI im öffentlichen Verkehr reicht weit über selbstfahrende Busse hinaus. Mit zahlreichen Innovationen, wie intelligentes Verkehrsmanagement, intelligentes Flottenmanagement, Vorhersage von Verspätungen, Überwachung der Straßenbedingungen, automatisierte Erkennung von Verkehrsunfällen, Fahrerüberwachung und vieles mehr, kann KI den Verkehrssektor revolutionieren. Unternehmen sollten jetzt KI-Lösungen und Projekte in Erwägung ziehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, dem Wettbewerb voraus zu bleiben und ihren Beitrag zum Umweltschutz zu leisten. An unseren Innovationsstandorten ist eine Demonstration dieses KI-Systems möglich.
