Mobilitätskonzepte der Zukunft: Wie beeinflussen KI und Automatisierung die Fortbewegung

Bild vergrößern

Dass sich Mobilitätskonzepte verändern und einem stetigen Wandel unterworfen sind, steht außer Frage. Besonders die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierungstechnologien hat großen Einfluss auf die Art und Weise, wie wir uns fortbewegen. Die Frage ist, ob beide Technologien unsere Mobilität wirklich grundlegend verändern können – und wo deren Einfluss besonders zu spüren sein wird.

Autonome Fahrzeuge als die Zukunft der Mobilität

Eine der wichtigen Veränderungen, die durch KI und Automatisierung möglich geworden ist, sind autonome Fahrzeuge. Diese sind in der Lage, ohne menschliches Eingreifen zu fahren. Damit haben sie das Potenzial, den Verkehr sicherer und effizienter zu gestalten. Mit Sensoren, Kameras und fortschrittlichen Algorithmen ausgestattet, können autonome Fahrzeuge Verkehrssituationen anders einschätzen als menschliche Fahrer.

Dank schneller Datenverarbeitung und der Tatsache, dass sich Algorithmen nicht so schnell ablenken lassen, kann ein autonomes Fahrzeug schneller auf Veränderungen reagieren. Entwickler erhoffen sich, dass dies zu weniger Unfällen führt, Kosten reduziert und den Verkehrsfluss optimiert. Aber: Mit dem autonomen Fahren gehen auch gewisse Risiken einher.

• Technologische Grenzen: Obwohl autonome Fahrzeuge in komplexen Umgebungen agieren können, gibt es immer noch Situationen, in denen die Technologie versagt oder nicht optimal funktioniert. Dazu gehören schlechte Wetterbedingungen wie starker Regen, Schnee oder Nebel, die die Sensoren beeinträchtigen können.
• Sicherheitsbedenken: Es gibt Bedenken hinsichtlich der Fähigkeit autonomer Fahrzeuge, unvorhersehbare Ereignisse zu bewältigen. Außerdem besteht die Möglichkeit von Fehlfunktionen oder Softwarefehlern, die zu Unfällen führen könnten. Speziell Szenarien, in denen eine Gefahrenabwägung stattfinden muss, gelten an dieser Stelle als besondere Herausforderung.
• Cybersecurity-Risiken: Autonome Fahrzeuge sind stark von Software und Vernetzung abhängig, was sie anfällig für Hackerangriffe macht. Ein Sicherheitseinbruch könnte nicht nur die Privatsphäre der Nutzer gefährden, sondern auch die Kontrolle über das Fahrzeug beeinflussen. In diesem Fall wäre die Sicherheit nicht mehr zu 100 Prozent gewährleistet.

Ridesharing und Carsharing: Flexibilität und Effizienz durch KI

Durch die Integration von KI in Ridesharing- und Carsharing-Plattformen wird die Nutzung von Fahrzeugen effizienter und flexibler. KI-Algorithmen optimieren Routen, um die Fahrtzeit zu minimieren und den Treibstoffverbrauch zu senken. Weiterhin können KI-Systeme das Fahrverhalten der Nutzer analysieren und personalisierte Empfehlungen für die Verwendung von gemeinsam genutzten Fahrzeugen geben. Auf diese Weise wird der Verkehrsfluss deutlich optimiert. Weniger gefahrene Kilometer pro Person bedeuten gleichzeitig eine Entlastung der Umwelt durch geringere Emissionen und einen verringerten Benzin- bzw. Dieselverbrauch. In diesem Zusammenhang bietet sich KI auch als Tool rund um das Thema Auto-Abo an – nämlich, um Optimierungspotenziale gezielt auszuschöpfen.

Infrastruktur und Verkehrssteuerung in Smart Cities

Ein weiterer Bereich, in dem KI und Automatisierung die Mobilität der Zukunft prägen können, ist die Entwicklung von Smart Cities. Durch die Integration von intelligenten Verkehrssystemen können Städte den Verkehr besser steuern, Staus reduzieren und die Luftqualität verbessern. KI hilft dabei, Verkehrsdaten in Echtzeit zu analysieren und kann automatisierte Entscheidungen treffen. Diese haben das Ziel, den Verkehrsfluss zu optimieren. Auf diese Weise tragen KI und Automatisierung nicht nur  – dank niedriger Emissionen – zur Verbesserung der Lebensqualität der Stadtbewohner bei. Es steigt die Effizienz der gesamten Verkehrsinfrastruktur.

KI als Entwicklungshelfer in der Pkw-Herstellung

Die Anwendung von KI in der Werkstoffentwicklung und Modellplanung steht erst am Anfang, wirkt aber vielversprechend. So ermöglicht es KI, aus den Datenmengen, die:

• aus experimentellen Tests
• Simulationen und
• historischen Datenbanken

stammen, neue Impulse zu generieren. Mithilfe von maschinellem Lernen können Muster und Beziehungen in diesen Daten identifiziert werden, die menschlichen Forschern möglicherweise entgehen oder deren Auswertung durch Menschen zu lange dauern würde. Dies beschleunigt nicht nur die Identifizierung vielversprechender Materialien, sondern reduziert auch den Bedarf an zeitaufwendigen und kostspieligen physischen Tests.

Neue Impulse in der Werkstoffforschung

Ein Bereich, in dem KI besonders wirkungsvoll eingesetzt wird, ist die Entwicklung von Leichtbaumaterialien wie hochfesten Stählen, Aluminiumlegierungen und Verbundwerkstoffen. Diese Materialien tragen dazu bei, das Gewicht von Fahrzeugen zu reduzieren, was wiederum ihre Energieeffizienz und Reichweite erhöht. Beides sind kritische Faktoren, insbesondere für Elektroautos. KI-gesteuerte Simulationen ermöglichen es außerdem, die mikroskopischen Strukturen von Materialien zu optimieren. Damit lassen sich mechanische Eigenschaften verändern.

Bild vergrößern

KI in der Modellplanung

Zudem lässt sich KI einsetzen, um die aerodynamischen Eigenschaften von Fahrzeugen zu verbessern. Durch die Analyse von Luftstromdaten können KI-Modelle helfen, Karosserieformen zu entwerfen, die den Luftwiderstand minimieren. Dies führt nicht nur zu einer besseren Kraftstoffeffizienz, sondern kann auch die Fahrleistung und Stabilität bei hohen Geschwindigkeiten verbessern.

Ein weiteres spannendes Anwendungsfeld für KI ist die Entwicklung von Batteriematerialien für Elektrofahrzeuge. KI-Algorithmen durchforsten chemische Datenbanken nach Kombinationen von Materialien, die:

• Energiedichte
• Ladezeiten und
• Lebensdauer

von Batterien verbessern könnten. Durch die Vorhersage der Leistung neuer Batteriezusammensetzungen können Forscher schneller innovative Lösungen entwickeln, um die Reichweite und Benutzerfreundlichkeit von Elektrofahrzeugen zu erhöhen.

Eine umweltfreundliche Kombination aus Elektromobilität und autonomem Fahren

Die Kombination von Elektromobilität und autonomen Fahrzeugen kann in Zukunft einen großen Beitrag zum Umweltschutz leisten. Elektrofahrzeuge verringern schädlichen Emissionen und tragen so zur Reduzierung der Luftverschmutzung bei. Wenn diese Fahrzeuge autonom fahren, können sie effizienter eingesetzt werden, was die Auslastung der Fahrzeuge maximiert. Parallel reduziert sich damit der Kostenfaktor, was sich wiederum auf die Gestaltungsmöglichkeiten des ÖPNV auswirkt. Hierdurch ergibt sich ein Hebel, um die Verkehrsdichte durch ein besser ausgebautes Netz zu verringern.

Die Zukunft der Mobilität: Herausforderungen und Chancen

KI und Automatisierung bieten für die Mobilität großes Potenzial. Jedoch dürfen auch die sich ergebenden Herausforderungen nicht unterschätzt werden. Datenschutz und Sicherheit sind zentrale Themen, die bei der Integration dieser Technologien zu berücksichtigen sind. Zudem braucht es Barrierefreiheit und einen nachhaltigen Einsatz der modernen Mobilitätskonzepte.