Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB 
Kurzbeschreibung des Projekts
Im Bauhaus.MobilityLab (BML) dient der Erfurter Stadtteil Brühl als Reallabor für die Entwicklung und Erprobung von Innovationen in den Bereichen Mobilität, Energie und Logistik für die Smart City. Geplant sind eine Vielzahl datenbasierter Anwendungen, die sich Methoden der Künstlichen Intelligenz zunutze machen: Ampeln werden entsprechend des Verkehrsaufkommens bedarfsgerecht geschaltet, Lieferungen kundenorientierter zugestellt, lokale Energieerzeugung reduziert die Stromkosten und intelligente Tarifsysteme bestimmen den Ladepreis für E-Autos. Entwickelt und bereitgestellt werden die Anwendungen auf einer Cloud-Plattform, die Daten aus unterschiedlichen Bereichen wie Verkehr, Logistik und Energie zusammenführt
Projektziele
Im Reallabor sollen Anbieter und Nutzer neuer Dienstleistungen von Beginn an interagieren und innovative Lösungen entwickelt und erprobt werden können. Das entwickelte Konzept soll dabei skalierbar und übertragbar auf andere Kommunen sein.
Das Bauhaus.MobilityLab (BML) steht für die Entwicklung eines offenen IKT-Ökosystems (BML-EcoSys). Mit dieser Plattform entsteht erstmalig die Grundlage zur übergreifenden Entwicklung und Erprobung von KI-basierten Mobilitäts-, Logistik- und Energiedienstleistungen in einem realen Stadtumfeld. 500 Haushalte sollen rekrutiert und per App mit uns verbunden werden, um das Erfurter Stadtquartier Am Brühl zu einem Smart-City-Reallabor zu machen. Durch den Einsatz von KI-Technologien wird es einzigartig hinsichtlich Flexibilität und Systemintegration.
Die Kopplung von Daten aus den drei Bereichen Energie, Mobilität und Logistik soll sektorübergreifende Produkte und Dienstleistungen ermöglichen und dadurch eine intelligente Mobilitäts- und Energiewende fördern. Der skalier- und übertragbare Ansatz des Projekts bietet ein ausgeprägtes volkswirtschaftliches Potenzial zur Unterstützung disruptiver Innovationen. Das Konzept des Bauhaus.MobilityLab dient als Blaupause im Sinne eines »Lab-as-a-Service« für den Aufbau weiterer urbaner Reallabore, auch für andere Anwendungsfelder. Dafür wurde bereits Interesse von Städten aus Deutschland und dem Ausland signalisiert.
Projektstand: Architektur und erster Use Case
Im Projekt wird aktuell die Architektur der Laborplattform konzipiert und implementiert. Hierzu wird ein erster Use Case aufgesetzt, in dem es um die Erfassung von Luftschadstoffen wie Stickoxiden und Feinstaub geht. Zu diesem Zweck werden die Sensordaten im FROST-Server des Fraunhofer IOSB gespeichert, aufbereitet und zur Verfügung gestellt.
KI-Services sollen dann die voraussichtliche Entwicklung der Luftschadstoffkonzentration berechnen. Diese Prognose stellt den Ausgangspunkt dar, um die Tarife im ÖPNV kurzfristig anzupassen und über Incentives den Einsatz verschiedener Mobilitätsformen zu »steuern«. Weitere Use Cases aus den Bereichen Energie und Logistik folgen.