IIP

Intelligente Nutzung verschiedener Verkehrsmittel

Mehrspurige Straße mit schwebenden Symbolen (Fahrrad, Auto, Fußgänger, Bus, Bahn) in Sprechblasen
Die Optimierung intermodaler Mobilitätsnetzwerke kann helfen, den Individualverkehr in Städten einzudämmen.© Adobe Stock / j-mel

Motivation

Der Individualverkehr hat in den letzten Jahren insbesondere im urbanen Raum erheblich zugenommen. Die Nutzung alternativer Verkehrsmittel ist für viele Menschen immer noch nicht attraktiv genug. Intelligente, intermodale Mobilitätsnetzwerke können dieser Problematik entgegenwirken, indem sie die kombinierte Nutzung verschiedener Verkehrsmittel optimieren. Aktuelle Ansätze basieren weitestgehend auf Daten stichpunktartiger Verkehrszählungen. Diese erfassen allerdings nur wenige oder einzelne Verkehrsmittel in einem begrenzten Raum, wie etwa einem Straßenabschnitt oder einer Kreuzung.

Um intermodale Mobilitätsnetzwerke nachhaltig zu optimieren, müssen zum einen ausreichende Observationspunkte erschlossen werden. Zum andern werden komplexe Analysen von Pendlerströmen benötigt, die zwischen Zu-, Ab- und Durchgangsverkehr unterscheiden. Auf dieser Datenbasis können Unternehmen und Start-ups dann innovative Lösungen für gemeinwohlorientierte Mobilitätsziele entwickeln. Da in solchen Analysen zwangsläufig personenbezogene Daten erfasst werden, müssen diese vor der Weitergabe an Unternehmen hinreichend anonymisiert werden.

Ziele und Vorgehen

Das Kompetenzcluster „Intelligenter Intermodaler Pendlerverkehr (IIP)“ verfolgt das Ziel, Technologien, Verfahren und Methoden zur Anonymisierung bzw. Depersonalisierung personenbeziehbarer Mobilitätsdaten zu erforschen. Dazu werden Daten im hoheitlichen Kontext einer Kommune erfasst und dynamisch, das heißt für konkrete Anwendungen und externe Lösungsanbieter, anonymisiert. Auf einer Plattform werden die vorhandenen behördlichen und öffentlich verfügbaren Daten zusammengeführt und durch neue Datenquellen aus Crowdsourcing und Bürgerbeteiligung ergänzt. Die Forschenden entwickeln und erproben einen Baukasten für unterschiedliche Stufen der Anonymisierung, der für verschiedene Anwendungen in der Praxis verwendet werden kann. So wird die datenquellenübergreifende Zuordnung von Objekten wie Autos, Bussen, Personen, Radfahrern, E-Scooter etc. ermöglicht, ohne die Privatsphäre der Verkehrsteilnehmenden zu verletzen. Die entwickelten Lösungen werden der Öffentlichkeit open-source zur Verfügung gestellt.

Innovationen und Perspektiven

Durch die IIP-Plattform können Mobilitätsdaten erstmals in unterschiedlichen Anonymisierungsstufen abgefragt werden. Komplexere Zusammenhänge können feingranular analysiert werden, ohne auf bisher kaum verknüpfte ʹDatensilosʹ beschränkt zu bleiben. Dadurch wird die Grundlage für weitere innovative Lösungen zur Optimierung von Pendlerströmen durch intermodale Angebote geschaffen. Dies können beispielsweise datenschutzkonforme Anwendungen im Kontext von Smart City und Mobility sein. Darüber hinaus bieten die Plattform und der integrierte Anonymisierungsbaukasten ein branchenübergreifendes Innovationspotenzial, das durch die durchgängige Open-Source- /Open-Data-Strategie im gesamten Cluster verstärkt und zur zukünftigen Positionierung Deutschlands im Bereich sichere und effiziente Datennutzung beitragen wird.