Künstliche Intelligenz (KI) kommt in vielen Bereichen bereits heute zum Einsatz, auch in der Mobilitätsbranche. Dennoch stehen wir erst am Anfang dieser technologischen Revolution. Wie KI den öffentlichen Nahverkehr optimieren kann, zeigt ein Beispiel aus der Schleiregion. Über SMILE24 hat los! an dieser Stelle schon mehrfach berichtet. Eines der in dem Bundesförderprojekt erprobten innovativen Mobilitätsformen ist das On-Demand-Angebot NAH.SHUTTLE. Es deckt überall dort den Bedarf, wo kein Linienverkehr zur Verfügung steht oder spätnachts kein Bus mehr fährt. Per App können sich Fahrgäste ein NAH.SHUTTLE zur nächsten Bushaltestelle oder bis fast direkt vor die eigene Haustür buchen, und zwar zum gewohnten Nahverkehrstarif.
Klar: Wer nachts von der Spätschicht oder einer Feier kommt, möchte nicht unnötig lange auf den Shuttlebus warten oder riesige Umwege fahren. Wie also lässt sich dieses On-Demand-Angebot so gestalten, dass es optimal funktioniert und damit eine überzeugende Alternative zum eigenen Auto bietet? Hier kommt die KI ins Spiel: Denn ein zentraler Baustein von NAH.SHUTTLE ist die KI-basierte Software. Sie analysiert im System kontinuierlich eine Vielzahl von Datenquellen, unter anderem die Auslastungsprognosedaten der Buslinien-und Schienenverkehre, die in das KI-System einfließen. Die intelligente Technologie ermöglicht eine präzisere Planung des On-Demand-Angebots, zum Beispiel durch die dynamische Anpassung der Routenplanung, die Vorhersage von Fahrgastnachfragen und ein sinnvolles Management der Fahrzeugflotte. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der intelligenten Bündelung von Fahrgästen mit ähnlichen Wegstrecken. So werden die Fahrzeuge optimal ausgelastet, was nicht nur die Betriebskosten senkt, sondern auch einen wichtigen Beitrag zur Reduktion des CO₂-Ausstoßes leistet. Die KI kann auch kurzfristige Änderungen in der Nachfrage erkennen und in Echtzeit Anpassungen vornehmen. Fahrgäste profitieren von kürzeren Wartezeiten, optimierten Routen und einem zuverlässigeren Service. So ist NAH.SHUTTLE ein gutes Beispiel, wie KI die Mobilität von morgen verbessern kann – mit Verkehrssystemen, die nicht nur flexibel und benutzerfreundlich, sondern auch nachhaltig und effizient sind.