Die digitale Transformation hat einen tiefgreifenden Einfluss auf die Art und Weise, wie städtische Mobilität gestaltet wird. Dieser Wandel, der durch vergangene Krisen und Pandemien beschleunigt wurde, wird bedeutende Veränderungen in den technologischen, wirtschaftlichen, gesellschaftlichen, politischen und rechtlichen Rahmenbedingungen mit sich bringen.

Um diese Trends in der Planung und Steuerung urbaner Mobilität zeitnahe berücksichtigen zu können, soll KI.M Zugang zu mobilitätsrelevanten Daten und Schnittstellen im Sinne eines digitalen Portfolios für unterschiedliche Aufgabenstellungen im Kontext Verkehr und Mobilität schaffen.

Der Mehrwert des Projekts liegt unter anderem in dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Validierung, Anreicherung, Verknüpfung und interaktiven Visualisierung dieser Daten. Auf diese Weise unterstützt KI.M die Schaffung eines kohärenten Datenökosystems und trägt dazu bei, isolierte Lösungsansätze zu vermeiden.

Die Projekt-Partner:innen werden eine umfassende und kontinuierlich aktualisierte KI.M  Wissensbasis entwickeln. Die KI.M Wissensbasis wird Bewegungs- und Umweltdaten ganzheitlich analysieren und semantische Methoden nutzen, um diese mit Stakeholder:innen-Kommunikation und der öffentlichen Debatte zu kombinieren. Hierbei werden multimodale Daten, wie anonymisierte Bewegungsdaten (Mobilfunk, Mobility Apps), Wetter, Umweltindikatoren, Open Data, öffentliche Debatte, etc., mit Hilfe eines Wissensgraphen automatisch verknüpft.

Neben dieser Verknüpfung spielt die Kontextualisierung eine entscheidende Rolle, beispielsweise Prognosen ereignisbezogener Mobilität bei Großveranstaltungen oder der Einfluss des Wetters auf intermodale Wegeketten. Damit lässt sich beispielsweise beurteilen, ob eine innovative Mobilitätslösung für einen Anwendungsfall sinnvoll einsetzbar ist.

Dieser integrierte Ansatz unterstützt Mobilitätsentscheidungen und bietet neue Einblicke in die Nachfrageentwicklung.