Die Hansestadt braucht eine leistungsstarke Verkehrsinfrastruktur und damit verbunden einen gut funktionierenden Güter-, Pendler- und Personenverkehr. Um Veränderungen im Mobilitätsverhalten bewusst zu steuern und langfristig den Individualverkehr zu reduzieren, ist in der mittel- und langfristigen Stadt- und Verkehrsplanung eine ganzheitliche Strategie vonnöten. Diese ist auch das erklärte Ziel der Stadt Hamburg.
Das Forschungsprojekt „SmartOpenHamburg“ will deshalb ein Simulationswerkzeug für „Was-wäre-wenn“-Szenarien zur Verfügung stellen, das in den Bereich smarte Mobilität der Stadt Hamburg eingebettet ist. Das Projekt wird von Prof. Dr. Thomas Clemen und Dr. Ulfia Lenfers mit einem Team von Informatikern der HAW Hamburg durchgeführt. Als Datengrundlage dient der Projektgruppe die „Urban Data Plattform“ und andere offene Datenquellen. Hinzu kommt die enge Zusammenarbeit mit der Hamburger Hochbahn AG (HVV), der Senatskanzlei und dem Landesbetrieb Straßen, Brücken und Gewässer (LSBG).
Bessere Vorhersagen zum Verkehrsgeschehen treffen
„Die Wahl der Verkehrsmittel wird durch verfügbare Angebote und persönliche Vorlieben bestimmt. Die Stadt Hamburg erprobt gerade einen vom eigenen PKW unabhängigen Mobilitätsmix aus zum Beispiel E-Scootern, E-Shuttle-Anbietern, Car-Sharing und Leihrädern. Allerdings muss dieses Angebot auch von den Menschen angenommen werden“, sagt der Informatiker Prof. Thomas Clemen vom Department Informatik der HAW Hamburg. „Ändern sich die persönlichen Präferenzen, wird also das private Auto abgeschafft, ändert sich automatisch auch der gewählte Mobilitätsmix. Dieses dynamische Geschehen wollen wir digital abbilden, um bessere Vorhersagen zu treffen und die Bedarfe zu ermitteln.“
Die digitale Stadt, die in dem Projekt „SmartOpenHamburg“ entwickelt wurde, besteht aus dem gesamten Straßen- und Schienennetz sowie Gebäuden und ihren Bewohner*innen. Jede*r Einwohner*in Hamburgs hat sozusagen einen digitalen Zwilling, der ihre und seine Wege plant und Entscheidungen für Verkehrsmittel trifft. Diese Agent*innen wählen zwischen den verschiedenen Verkehrsmitteln die schnellste oder eine CO2-neutrale Kombination aus. Dabei werden sie von den Fragen geleitet: Was muss ich als nächstes tun? Wie komme ich dahin? Welche Wege muss ich heute zurücklegen?
Akzeptanzforschung mit digitalem Zwilling
Forschungsprojekt „SmartOpenHamburg“ simuliert die Verkehrswende mit digitalen Agenten
Agent*innen handeln nach menschlichen Prinzipien
Die Agent*innen in dem Simulationsmodell sind selbstständige Einheiten mit eigenen Entscheidungs- und Handlungsmöglichkeiten. „Wir bilden in der aktuellen Projektphase von „SmartOpenHamburg“ vor allem die persönlichen Vorlieben bei der individuellen Verkehrsmittelwahl ab. Dies geschieht mit Hilfe von Algorithmen aus der Künstlichen Intelligenz. Die sogenannten 'menschlichen Agent*innen' entscheiden dabei selbstständig nach persönlichen Präferenzen. Sie fragen sich: Nehme ich bei Regen die U-Bahn? Oder sie handeln nach individuellen Kriterien wie Alter, Geschlecht, sozialer Kontext oder der Verfügbarkeit eines privaten PKWs,“ erklärt Dr. Lenfers, die als promovierte Geographin das Projekt an der HAW Hamburg mit entwickelt hat und leitet.
Überraschende Erkenntnisse brachte ein gerade erstelltes Simulationsmodell, das bei der U-Bahn-Station Kellinghusen Straße angesiedelt war. Die Station war von der Stadt vor kurzem erst zu einem 'HVV Switch-Point' erklärt worden, an dem Verkehrsteilnehmende auf alle zur Verfügung stehenden Mobilitätsangebote umsteigen können. „Als solcher ist er einer der vielen entscheidenden Umsteigepunkte zwischen dem öffentlichen Nahverkehrssystem der Stadt und einer Vielzahl anderer Verkehrsmittel“, erklärt Ulfia Lenfers. In der Simulation verlassen die Agent*innen die U-Bahn-Station, um ihren Weg zu einem nahegelegenen Ziel fortzusetzen. Dabei haben sie die Wahl zwischen motorisierten Verkehrsmitteln, das meint ein eigenes Auto oder Carsharing, Fahrradverkehrsmitteln wie eigene Fahrräder oder stationsgebundene Leihfahrräder oder der Fortbewegung zu Fuß. „Es wurden sogar zehn Minuten Extraweg in Kauf genommen, um zu einem StadtRad zu gelangen. Das ist ein vielversprechendes Ergebnis, das die allgemeine Bereitschaft zeigt, umzudenken.“
Neue Verkehrskonzepte müssen akzeptiert werden
Prof. Clemen ergänzt: „Gerade die Integration von persönlichen Entscheidungen in Modelle ermöglicht einen Erkenntnisgewinn über getroffene Mobilitätsentscheidungen, den wir für die Akzeptanzforschung und für neue Verkehrskonzepte benötigen. Gewohnheiten sind das größte Hindernis für die Mobilitätswende.“
Aber nicht nur Regeln und Präferenzen lassen sich in der Simulation leicht modulieren und dynamisch darstellen, auch die Übertragbarkeit auf andere Städte und Regionen oder sogar auf Bereiche der Medizin oder Logistik sind möglich. „Selbst die Partnerstadt Dar es Salaam hat bereits ihr eigenes Verkehrsmodell, mit Linksverkehr und den dortigen Mobilitätsangeboten“, sagt Clemen. „Unsere Erkenntnisse schaffen damit eine Voraussetzung für speziell an regionale Verhältnisse angepasste Maßnahmen.“
Text: Katharina Jeorgakopulos / Ulfia Lenfers
Weitere Informationen
smartopenhamburg.de
mars-group.org
Es wurde eine Simulationsbox erstellt und veröffentlicht, die es Modellierern ermöglicht, ihre eigenen Simulationen des modellierten Szenarios durchzuführen. Sie kann hier kostenfrei heruntergeladen werden.
Weitere Einzelheiten zum Modell und der Studie stehen in der MDPI-Publikation.
Forschungsgruppe MARS
SmartOpenHamburg ist ein Projekt der MARS Gruppe. Die Forschungsgruppe beschäftigt sich seit vielen Jahren mit großen komplexen Systemen. Sie entwickelte ein sogenanntes agenten-basiertes Modell, um das menschliche Verhalten und die Entscheidungsfindung im Kontext des multi-modalen Stadtverkehrs zu untersuchen.
Kontakt
Fakultät Technik und Informatik
Department Informatik
Dr. Ulfia A. Lenfers
Projektleitung im Projekt „SmartOpenHamburg“
T +49 40 428 75 8411
Ulfia.lenfers (at) haw-hamburg (dot) de
Prof. Dr. Thomas Clemen
Prodekan für Internationalisierung
Leiter der MARS-Group
T +49 40 428 75 8411
thomas.clemen (at) haw-hamburg (dot) de
