#transmove – KI-gestützte Mobilitätsprognose

Sie lesen den Originaltext

Vielen Dank für Ihr Interesse an einer Übersetzung in leichte Sprache. Derzeit können wir Ihnen den Artikel leider nicht in leichter Sprache anbieten. Wir bemühen uns aber das Angebot zu erweitern.

Vielen Dank für Ihr Interesse an einer Übersetzung in Gebärden­sprache. Derzeit können wir Ihnen den Artikel leider nicht in Gebärdensprache anbieten. Wir bemühen uns aber das Angebot zu erweitern.

#transmove – KI-gestützte Mobilitätsprognose

© LSBG

#transmove ist ein Vorreiterprojekt auf dem Gebiet des nachhaltigen Verkehrsmanagements mit dem Ziel, intelligente Mobilitätsprognosen zu berechnen. Es liefert einen wichtigen Beitrag, um die gesamtstädtische Mobilität zu verbessern, Entscheidungsoptionen z.B. für Bürger:innen aufzuzeigen und Emissionen zu reduzieren. 



Projektsteckbrief

Projektziele

Eine KI-gestützte, smarte und nachhaltige Mobilitätsprognose stellt unterschiedlichen Nutzergruppen wie Mobilitätsplaner:innen, Leitzentralen und Bürger:innen Prognose-Ergebnisse sowie Handlungsempfehlungen zur Mobilitätsplanung zur Verfügung. Durch diese soll die gesamtstädtische Mobilität – sowohl für den Individualverkehr als auch für den öffentlichen Verkehr in Hamburg kontinuierlich verbessert und der CO2-Ausstoß reduziert werden. 

Zielgruppen

  • Baustellenkoordinierende
  • Stadt-, Straßen-, Radwegeplanende
  • Leitzentralen (Verkehrsleitzentrale der Polizei, Verkehrsbetriebe Busse)
  • Bürger:innen

Projektpartner

Eckdaten

Keywords

  • KI-gestützte Mobilitäts-, Verkehrs- und Stauprognosen
  • Integration verschiedener Verkehrsträger
  • Kurz- und langfristige Prognosen 
  • Machine-Learning-Algorithmus
  • Agentenbasierte Modellierung
  • Verkehrsflussverbesserung
  • Intuitive Bedienbarkeit
  • Schadstoffreduktion
  • Data Lake Mobility