Herr Dr. Radusch, Sie haben kürzlich beim Branchentreffen des Verbands Deutscher Auskunfts- und Verzeichnismedien in Berlin einen Vortrag gehalten. Was haben Verzeichnisse wie Das Telefonbuch mit Mobilität zu tun?

Verzeichnisdaten sind interessant, wenn es um sogenannten »Points of Interest« geht, also Orte, die für Mobilitätsdienste relevant sind. Gemeinsam mit pdm solutions, dem Unternehmen hinter Das Telefonbuch, haben wir evaluiert, wie sich solche Daten nutzen lassen. Konkret haben wir kuratierte Standortdaten von Kindergärten, Spielplätzen und Schulen in einen Fahrerassistenzdienst integriert, der im Fahrzeug vor besonders schutzbedürftigen Verkehrsteilnehmenden warnt. Gerade hier sind die Anforderungen an die Datenqualität sehr hoch. Wir haben geprüft, wie solche Informationen sich mit weiteren Mobilitätsdaten kombinieren und in den Digitalen Stadtzwilling integrieren lassen. Perspektivisch ermöglicht dies neben Sicherheitsanwendungen auch klassische Telematik-Services, etwa barrierearme Routen zur nächsten Apotheke oder thematische Stadttouren.

Welche weiteren Datenquellen fließen in den Digitalen Stadtzwilling ein?

Für einen realitätsnahen Digitalen Zwilling führen wir sehr unterschiedliche Datenquellen zusammen: Informationen aus Verkehrsmanagementzentralen, stationäre Sensoren, etwa in Ampelanlagen, sowie Sensordaten aus Fahrzeugflotten, auch aus hochautomatisierten Fahrzeugen. Statt ausschließlich auf spezialisierte Messfahrzeuge zu setzen, nutzen wir zudem Crowdsourcing. Mit unserer KI-basierten App Eidos Road Glancr kann ein handelsübliches Smartphone, das an der Windschutzscheibe angebracht ist, datenschutzkonform Informationen zum Straßenraum erfassen. Die App haben wir bereits erfolgreich in Feldversuchen mit Bussen und Taxis erprobt. Für seltene oder sicherheitskritische Ereignisse, die in realen Daten kaum vorkommen, ergänzen wir diese Daten durch Simulationen in unserer Open-Source-Umgebung Eclipse MOSAIC.

Wie gelingt es, so unterschiedliche Daten zu integrieren?

Ein zentrales Ziel ist es, bestehende Datensilos aufzubrechen. Das unterstützt auch digital souveräne Systeme, da nicht jeder Datenanbieter von vornherein sämtliche Qualitätsanforderungen aller – oft noch unbekannten – Datennutzenden erfüllen muss. Die Anforderungen variieren stark: Während bei Verzeichnisdaten wie in Das Telefonbuch in der Regel korrekte Adressen ausreichen, benötigen Fahrzeuge und Assistenzsysteme hochpräzise Geokoordinaten. Ein Beispiel sind Schulen oder Spielplätze, die sich häufig über ganze Straßenblöcke erstrecken und an mehrere Straßen angrenzen. Würde ein Assistenzsystem pauschal auf allen angrenzenden Straßen warnen, könnte dies zu einem Gewöhnungseffekt führen, mit negativen Auswirkungen auf die Verkehrssicherheit. Deshalb müssen solche Informationen gezielt und präzise aufbereitet werden, sodass Warnungen nur dort erfolgen, wo tatsächlich ein erhöhtes Risiko besteht. Hier helfen uns unsere Expertise aus dem Automobilbereich und unsere KI-Systeme, dies effizient in den Digitalen Stadtzwilling zu integrieren und zu validieren.

Wo liegen aktuell die größten Herausforderungen?

Wie eben beschrieben, liegt sie ganz klar bei der Datenqualität: Daten müssen aktuell, präzise und verlässlich sein. Eine angekündigte Baustelle bedeutet beispielsweise nicht zwangsläufig, dass sie den Verkehr tatsächlich beeinträchtigt oder dass sie exakt an der geplanten Stelle umgesetzt wird. Hier setzt unsere bereits erwähnte Road Glancr App an: Sie erkennt Veränderungen im Straßenraum automatisch und bewertet sie, etwa das Ausmaß von Baustellen, neue Verkehrszeichen, Straßenschäden oder auch verfügbare Parkflächen.

Welche Rolle spielt dabei Künstliche Intelligenz? 

Künstliche Intelligenz unterstützt uns an mehreren Stellen: bei der automatisierten Erkennung relevanter Objekte im Straßenraum, beim Abgleich widersprüchlicher Datenquellen, bei der Identifikation von Ausreißern sowie bei Prognosen. So kann ein Digitaler Zwilling nicht nur den aktuellen Zustand abbilden, sondern auch Entwicklungen vorhersagen, etwa zur Verkehrs- oder Parkraumsituation. Alle, die sich mit der Erstellung von digitalen Straßenkarten beschäftigen, wissen, wie individuell die unterschiedlichen Orte und Gegebenheiten sind. Nur mit Hilfe von KI können wir all die unterschiedlichen Situationen effizient analysieren und korrekt einordnen.

Wie wird der Digitale Stadtzwilling für Städte und die Mobilitätsindustrie nutzbar?

Für Städte schafft ein Digitaler Zwilling die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen hin zu einer nachhaltigen und nutzerzentrierten Mobilität, die alle Verkehrsteilnehmenden berücksichtigt. Mobilitätsdienstleistern bieten wir über offene, standardbasierte Schnittstellen die Möglichkeit, innovative Services für unterschiedliche Zielgruppen zu entwickeln und bereitzustellen.