Der Bus muss mit der S-Bahn sprechen

Im Gespräch mit Prof. Anton Kummert, Dekan der Fakultät für Elektrotechnik, Informationstechnik und Medientechnik an der Bergischen Universität Wuppertal (BUW)

Basierend auf der 5-Level-Definition des internationalen Verbands SAE würde ich aktuell vom Level „3 plus“ sprechen – mit starker Tendenz zur 4. Zur Einordnung: Das höchste Level 5 steht für eine Fahrzeugnutzung, für die weder ein Führerschein noch ein Lenkrad benötigt werden. Heute muss die Fahrerin/der Fahrer ja schon aus rechtlichen Gründen jederzeit in der Lage sein, in das Fahrgeschehen einzugreifen. Ich halte es für denkbar, dass bis 2025 die ersten Autos völlig autonom unterwegs sind – von einem Massenphänomen kann damit aber noch keine Rede sein. Außerdem wird es vermutlich zunächst nur Angebote in definierten Quartieren geben. Das bedeutet, dass die Fahrzeuge die Strecken sozusagen vorher einstudiert haben. Sie lassen sich daher nicht so leicht etwa von Hamburg nach Berlin „verpflanzen“, geschweige denn von deutschen Straßen auf US-amerikanische oder chinesische.

KI ist für die Mobilität von morgen von entscheidender Bedeutung. Im Rahmen des Projekts „Bergisch Smart Mobility“, an dem ich beteiligt bin, haben wir verschiedene Handlungsfelder definiert, die sich im Grunde auf jede Region der Erde übertragen lassen. Ein Handlungsfeld haben wir ja schon angesprochen – das automatisierte, vernetzte Fahren. Hier ist es wichtig, nicht nur auf die Algorithmen, also die Software, zu schauen, sondern auch die Hardware im Blick zu haben. Denn heute ist es oft noch so, dass es sich bei Prototypen um klassische Wagen handelt, die mit Sensoren und einem dicken Computer im Kofferraum geradezu vollgestopft sind. Das ist aber natürlich nicht alltagstauglich und somit weit von der Serienreife entfernt. Deswegen arbeiten wir im Projekt daran, die Bordelektronik fit für die Zukunft zu machen – mit der Erweiterung des klassischen Kabelbaums ist es nicht getan.

Deswegen ist es so wichtig, dass die Möglichkeiten von KI seriös und verständlich vermittelt werden. Und natürlich gibt es noch viel zu tun. So braucht es Redundanzen nicht nur in der Hardware, sondern auch in der Software. Notfallstrategien sind unerlässlich. Ein Beispiel: Wenn dieser oder jener Fall eintritt, muss die KI den Wagen in einer definierten Form sicher am Straßenrand stoppen.

Wir sprechen von „Mobilität on demand“. In unserem konkreten Projekt stehen dafür Sammeltaxis des ÖPNV-Anbieters. Die KI hilft dabei, die optimalen Routen zu gestalten – damit nicht etwa eine einzelne Person abgeholt und transportiert wird, der Fahrgast aber auch nicht zu lange auf die Ankunft des Sammeltaxis warten muss. Es geht um multimodale Verkehrskonzepte, die eine sehr enge Verknüpfung zwischen den einzelnen Verkehrsträgern brauchen. Einfach ausgedrückt: Der Bus muss mit der S-Bahn „sprechen“ und die wiederum mit dem Sammeltaxi. Ein weiteres Handlungsfeld sind die Betreiber von Infrastrukturen, beispielsweise Kommunen oder die Bundesanstalt für Straßenwesen.

Indem sie die schier unzähligen Infos aus den Verkehrssystemen sammelt und verarbeitet. Auf dieser Basis kann KI die Verkehrsströme sowohl intelligent vorausplanen als auch in Echtzeit lenken – etwa über Ampeln oder die Displays, wie man sie von Autobahnen her kennt. Hier spielen auch Umweltaspekte eine Rolle. Wieder ein Beispiel: Messen Sensoren auf einer bestimmten Straße eine zu hohe Feinstaubbelastung, kann die KI dafür sorgen, dass der Schwerlastverkehr sinnvoll umgeleitet wird.

Vielen Dank für diesen aufschlussreichen Ausblick.