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Hawa Dawa ermöglicht mit Hilfe einer selbstlernenden Software das Darstellen der Luftqualität in Echtzeit. Ein Netzwerk aus kostengünstigen Sensoren misst dafür den Zustand der Luft. Die von Hawa Dawa entwickelte selbstlernende Software erstellt basierend auf den Daten Karten, auf denen die wichtigsten Luftschadstoffe dargestellt sind. Diese Messdaten nutzt der Algorithmus von Siemens Mobility, um die umweltfreundlichste Route für den Anwender zu berechnen. Zusätzlich wurden aus anonymisierten Reisedaten, die am häufigsten genutzten Straßen ermittelt und bei der Routenberechnung entsprechend berücksichtigt. Über die App ryd wurden die Informationen den Teilnehmerinnen und Teilnehmern des Pilotprojekts zur Verfügung gestellt. Vier Wochen lang testeten die Kooperationspartner, inwiefern Münchner Autofahrer bereit sind, auf die umweltschonenderen Routen auszuweichen.

Das Ergebnis: 40 Prozent der Teilnehmer wählten wiederholt die vorgeschlagenen Routen und sparten dadurch insgesamt über 600 km Strecke sowie etwa 85 kg CO2, da die gewählten Strecken oftmals kürzer waren. Nach dem Erfolg des Pilotprojekts suchen die drei Projektpartner zurzeit nach einer Gastgeberstadt, die in eine intelligente und vernetzte Verkehrsinfrastruktur investieren möchte, um die Anwendung über einen längeren Zeitraum zu testen.

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