Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB 
Intermodale Mobilität stärken ...
Wirtschaftlichkeit, Nachhaltigkeit, Ökologie und Individualität: Intermodale Mobilität – die Nutzung verschiedener Verkehrsträger auf einem Weg – hat großes Potenzial. Doch die Komplexität muss überschaubar bleiben. Mit anderen Worten: Intermodal ans Ziel zu kommen, zum Beispiel mit einer Kombination aus (Leih-)Fahrrad, ÖPNV und E-Scooter, muss so einfach und angenehm sein wie der Griff zum eigenen Autoschlüssel.
... mittels intelligenter Planungstools
Seit Oktober 2021 arbeiten die Partner im Projekt DAKIMO (Daten und KI als Befähiger für nachhaltige, intermodale Mobilität) daran, die bereits zahlreich vorhandenen Daten beispielsweise aus mobilen Anwendungen, dem ÖPNV-Betrieb sowie Verkehrs- und Wettervorhersagen zu nutzen, um die bestehende regiomove-App des Karlsruher Verkehrsverbundes (KVV) weiterzuentwickeln. Mit modernen Methoden der Künstlichen Intelligenz werden die Daten so aufbereitet und analysiert, dass sie zu individuell sinnvollen Routen- und Verkehrsmittel-Empfehlungen führen. Neben der technischen Umsetzung stehen Nachhaltigkeit, Nutzerfreundlichkeit und Datenschutz im Fokus.
Beitrag des Fraunhofer IOSB
Neben der Projektleitung treiben wir die Entwicklung von KI-Methoden voran, um Umfeld-Live-Daten wie Witterung, Verkehrslage und Mobilitätsangebote zu fusionieren und daraus Präferenz- und Verhaltensmodelle für die Systemoptimierung und standardkomforme Anbindung an den Datenraum Mobilität zu erstellen. Wir etablieren intelligente Bahnhöfe als lebendige Labore, um datenschutzkonforme, automatisierte Sensorwahrnehmung des Verkehrsaufkommens zu ermöglichen und wertvolle Echtzeitdaten bereitzustellen. Und wir entwickeln den zentralen DAKIMO-Fusionsserver, der für die Integration und Speicherung aller relevanten Daten zuständig ist, sowohl historischer als auch Echtzeitdaten. Ebenso ermöglicht der Server die umfassende Auswertung und Anbindung maschineller Lernalgorithmen.