Wie Künstliche Intelligenz ländliche Mobilität neu denkt
Copyright: Kristof Ueding / Hochschule Trier
Lange Wege, hohe CO₂-Emissionen: Im ländlichen Raum ist klimafreundliche Mobilität oft eine Herausforderung. Wir sprachen mit Projektleiter Kristof Ueding darüber, mit welchen Lösungen das Leuchtturmprojekt GreenTwin genau hier ansetzt.
Herr Ueding, was hat Sie zu dem Projekt motiviert?
Lange Wege und der hohe Anteil an Einzelfahrten führen im ländlichen Raum zu überdurchschnittlichen CO₂-Emissionen und erschweren die Grundversorgung. Wir wollten digitale Innovationen ganz gezielt für ländliche Gemeinden einsetzen, um Wege zu reduzieren, Ressourcen effizienter zu nutzen und regionale Strukturen zu stärken. Vor allem war es uns wichtig, die Forschungsergebnisse in die Praxis zu übertragen. Mit GreenTwin wollten wir also zeigen, dass Künstliche Intelligenz auch in dünn besiedelten Regionen einen echten Mehrwert schaffen und Versorgung, Mobilität und Teilhabe nachhaltig sichern kann.
Was war das Ziel dieses Leuchtturmprojektes?
Ziel war es, durch einen „grünen Digitalen Zwilling“ Mobilität und Logistik im ländlichen Raum ökologisch und effizienter zu gestalten. Der digitale Zwilling bildet dabei regionale Verkehrs- und Lieferströme ab, ermöglicht Szenarienanalysen und zeigt Potenziale zur Emissionsreduktion auf. Das Projekt sollte KI-basierte Optimierungsverfahren mit alltäglichen Anwendungen verbinden, sodass sich Bürgerinnen und Bürger, Händler und Dienstleister über einen digitalen Marktplatz vernetzen, Fahrten gebündelt und Synergien zwischen Lieferungen, Mitfahrgelegenheiten und Sharing-Angeboten entstehen können. Ergänzend wollten wir einen Micro-Hub als gemeinsamen lokalen Abholpunkt konzipieren.
Welche Ergebnisse konnten Sie erreichen?
Gemeinsam im Konsortium haben wir für die Region Birkenfeld-Trier ein digitales Modell erarbeitet, das Verkehrs- und Lieferwege realitätsnah abbildet. Darauf aufbauend entstand eine funktionsfähige Plattform, über die Warenlieferungen, Mitfahrgelegenheiten und Sharing-Angebote gebündelt werden können. Im Hintergrund sorgt KI dafür, dass passende Fahrten und Lieferungen zusammengebracht und optimale Routen berechnet werden. Ein digitales Vertragssystem ermöglicht sichere Absprachen und Transaktionen. Mit dem Digitalen Zwilling lassen sich außerdem verschiedene Szenarien durchspielen, zum Beispiel: Was passiert, wenn mehr Menschen Mitfahrangebote nutzen? Oder wenn ein zusätzlicher Abholpunkt eingerichtet wird? Um Bürger:innen einzubeziehen, haben wir zusätzlich eine VR-Anwendung und einen Gamification-Ansatz entwickelt, die zeigen, wie das System funktioniert und welche Effekte es hat.
Welche Herausforderungen gab es und konnten Sie dafür Lösungen finden?
Die größte Herausforderung war, technische, sozialwissenschaftliche und logistische Komponenten in einem gemeinsamen System zusammenzubringen. Unterschiedliche Datenquellen, Formate und Praxisanforderungen mussten eng aufeinander abgestimmt werden. Wir haben deshalb schrittweise Entwicklungszyklen erarbeitet, das System modular aufgebaut und offene Schnittstellen genutzt. So konnten einzelne Bausteine flexibel angepasst und weiterentwickelt werden. Entscheidend dafür war die enge Abstimmung zwischen den Verbundpartnern Hochschule Trier, RWTH Aachen, DFKI und PSI Logistics. Gleichzeitig haben wir Bürger:innen und regionale Akteure früh eingebunden. Dadurch konnten wir sicherstellen, dass die Lösungen nicht nur technisch funktionieren, sondern auch im Alltag vor Ort wirklich nutzbar sind.
Welchen Impact hat das Projekt für den Umwelt- Natur- oder Klimaschutz?
GreenTwin leistet einen spürbaren Beitrag zum Klimaschutz, da durch gebündelte Lieferwege, Sharing-Angebote und einen digitalen Mitfahrdienst zusätzliche Einzelfahrten vermieden werden können. Dadurch wird der Verkehr reduziert und die Nahversorgung im ländlichen Raum gestärkt. So kann Künstliche Intelligenz konkret zum nachhaltigen Umbau ländlicher Mobilität beitragen und einen messbaren Beitrag zum Klimaschutz und zur Lebensqualität vor Ort leisten.
Sind die Ergebnisse des Projektes nachnutzbar oder können in anderen Bereichen eingesetzt werden?
Die entwickelten Bausteine – digitaler Zwilling, Marktplatz sowie Matching- und Optimierungsverfahren – wurden modular und quelloffen umgesetzt und können flexibel an regionale Bedingungen angepasst werden. Kommunen, Forschungseinrichtungen und lokale Dienstleister können sie unmittelbar weiterverwenden
Kurz erklärt: Digitaler Zwilling
Ein Digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild einer realen Region, eines Systems oder Prozesses. Er nutzt reale Daten, um Abläufe zu simulieren und Szenarien durchzuspielen. So lassen sich zum Beispiel Verkehrsströme analysieren, Emissionen berechnen und Maßnahmen vorab testen bevor sie in der Realität umgesetzt werden.
