SharedMobility.ai – Mobilität intelligent teilen
Mit einem AI-basierten System geteilte Mobilitätsangebote besser vernetzen. (04.12.2018)
Förderjahr 2018 / Project Call #13 / ProjektID: 3881 / Projekt: SharedMobility.ai

Wir werden mit SharedMobility.ai einen wertvollen Beitrag zur besseren Abstimmung von geteilten Mobilitätsangeboten liefern. Wie, wann und mit welchen Komponenten unser Team das umsetzen wird? Unser Kickoff-Eintrag liefert Antworten.

Gemeinsam genutzte Fahrzeuge und Mobilitätsangebot sind bislang oft nur unzureichend in multimodale Mobilitätsassistenten eingebunden. Statt einer smarten Routenplanung steht daher oft nur eine statische Einbindung dieser Mobilitätsangebote zur Verfügung. Geht man minutenlang zu einer Verleihstation, fehlt schlussendlich oft ein Fahrzeug zum Ausborgen. Will man ein Fahrzeug zurückgeben, sind alle Rückgabeboxen blockiert, denn die Apps und Routendienste ignorieren meist die Auslastung der Stationen. In den täglichen Stoßzeiten verschärft sich dieses Problem zusehends. Außerdem gilt: Geteilte Mobilitätsangeboten werden in den kommenden Jahren deutlich zunehmen – vor allem in Großstädten und Ballungsräumen. Individueller Verkehr wird sowohl durch die Politik und einem generellen Umdenken in der urbanen Bevölkerung, als auch durch das breitere Angebot an Shared Mobility, immer unpopulärer.

Genau hier setzen wir an: Statt statischen Daten liefern wir an Apps und Mobilitätsinfodienste intelligente Prognosen zur aktuellen und zukünftigen Auslastung. Wird eine Route berechnet, so verhindert SharedMobility.ai die Ausgabe von unwahrscheinlichen Routenoptionen. Ist eine Verleihstation in der Stoßzeit immer überlastet, so erkennt unser Service dies und hilft Routingdiensten zumindest eine Warnung an die EndnutzerInnen auszugeben – oder eine Routenoption komplett zu streichen. Wir wollen damit im ersten Schritt verärgerte RadfahrerInnen vor leeren eBike-Verleihstationen oder vollen Rückgabeboxen verhindern.

Datenimport + Modell + Web Service = SharedMobility.ai

Unser System wird aus drei wesentlichen Komponenten bestehen:

  • Datenimport und -aufbereitung
  • AI-Modell
  • Web Service mit einer öffentlichen API

Parallel dazu werden wir unter SharedMobility.ai auch allgemeine Informationen zum Projekt veröffentlichen. Um den Nutzen unseres System auch in der Praxis zu testen, werden wir zu Projektende eine Integration in den Seestadt.bot vornehmen. Dieser wird dann noch bessere Routenvorschläge für die Seestadt Aspern liefern können.

Warum gerade in der Seestadt?

Die Seestadt Aspern ist eines der größten Stadtentwicklungsgebiete Europas und beherbergt heute schon gut 6.000 Menschen, bis 2030 werden es über 20.000 Menschen sein. Der südliche Teil ist bereits bezogen bzw. wird intensiv fertiggestellt, im nördlichen Teil starten in den kommenden Monaten die Bauarbeiten. Um das Ziel von über 40 Prozent Anteil des öffentlichen Verkehrs zu erreichen, wurde ein Mobilitätsfonds ins Leben gerufen. Dieser speist sich aus Geldern im Rahmen der Garagenerrichtung und aus Einnahmen des laufenden Garagenbetriebs. Ein zentrales aus diesem Fonds finanziertes Projekt ist das Fahrradverleihsystem SeestadtFLOTTE mit modernen E-Bikes und Leih-Lastenrädern. Diese Leihräder können an den Stationen rund um die Uhr ausgeborgt werden und das Angebot wird gut von den BewohnerInnen angenommen.

netidee als Boost für das Projekt

Durch die Förderung der netidee können wir gezielt und vor allem ausreichend finanziert unsere Projektidee in ein ordentliches Produkt entwickeln. Aber nicht nur die reinen finanziellen Mittel sind wichtig, auch die Workshops und Community-Aktivitäten tragen wesentlich zu unserem Projekt bei.

Community Camp

Im Rahmen des Community Camps verbesserten wir unser Grobkonzept aus der Einreichung. Wichtig dabei war die Überarbeitung der initialen Idee und eine klare Richtung einzuschlagen. Uns war zwar ungefähr klar was SharedMobility.ai einmal sein wird, aber der Weg dahin ist zum Zeitpunkt der Projekteinreichung erst grob skizziert. Vor allem das Feedback der Mentoren und die Gespräche mit dem WhatAVenture-Team stellten sich als wertvolle Impulsgeber heraus. Zentrales Ergebnis war auch ein übergeordnetes Ziel zu unserem Projekt: „SharedMobility.ai removes frustration from shared mobility services.“

Eine Einschränkung wurde auch bei der primären Zielgruppe getroffen: Wir entwickeln eine B2B-Lösung als SaaS-Produkt, das sich nur über zwischengeschaltete Anwendungen an den Enduser von Mobilitätsservices richtet. Damit können wir schlussendlich eine breitere Gruppe an EndnutzerInnen erreichen, andererseits fokusseren wir uns klar auf die Integration in bestehende Services.

Sonderpreis „Mobilität“

Der zugesprochene Sonderpreis in der Kategorie „Mobilität“ freut uns besonders, da wir initial etwas knapp die verschiedenen Arbeitspakete kalkulierten. Jetzt haben wir einen gewissen finanziellen Puffer, den wir gezielt zur Erweiterung oder Qualitätsverbesserung innerhalb der zentralen Arbeitspakete einsetzen können. Außerdem werden wir über den Wiener Tellerrand hinausblicken und versuchen Wissen über Mobilitätsangebote in anderen Städten einfließen zu lassen. Denn selbst wenn wir in der ersten Phase uns vor allem mit der Datenbasis aus der Seestadt Aspern befassen, sollen die Projektergebnisse auch auf andere Städte bzw. gerade auch Kleinstädte umgelegt werden können.

Titelfoto: Wien 3420 / Ludwig Schedl

Tags:

SaaS Mobilität

Philipp Naderer-Puiu

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