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Ziel/Nutzen der Lösung
Ziel des DiSCO2-Projekts ist es, einen digitalen Zwilling – eine Simulation – des Bremer Straßenverkehrs zu entwickeln. Durch intelligentes Schalten von Lichtsignalanlagen soll der Verkehrsfluss vorhergesagt und verbessert werden. Dies soll den CO2-Ausstoß reduzieren. Dabei kommen Methoden aus den Bereichen Big Data und maschinellen Lernens zum Einsatz.
Lösungsbeschreibung
Dieses Vorhaben wird aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert.
Im Straßennetz Bremens sind Induktionsschleifendetektoren verteilt, die das Fahrzeugaufkommen (Anzahl der Fahrzeuge pro Zeiteinheit) messen. Die dadurch gesammelten Daten aus den letzten zehn Jahren werden verwendet, um einen digitalen Zwilling des Bremer Stadtverkehrs zu entwickeln.
Zunächst werden lokal an einzelnen Messstellen die Untersuchungen auf weitere Verkehrsknotenpunkte ausgeweitet, bis Prognosen über den gesamten Stadtverkehr gemacht werden können. Dies geschieht beispielsweise in Abhängigkeit von dem Wochentag, der Jahreszeit, der Wetterlage und von den Veranstaltungen. Darüber hinaus können Anomalien erkannt und die Auswirkungen von Baustellen und Großereignissen auf den Verkehrsfluss erfasst und reduziert werden. Genaue Prognosen ermöglichen unterschiedlichste Entlastungen im Verkehr. Mithilfe von Lichtsignalanlagen kann eine intelligente, bedarfsorientierte Verkehrsführung erfolgen, sodass möglichst wenig Fahrzeuge bremsen und wieder beschleunigen müssen. Es ermöglicht, dass möglichst viele Fahrzeuge eine CO2-arme und klimaschonende, homogene Geschwindigkeit einnehmen können. Beides sorgt dafür, dass die Emissionen von Kohlenstoff und Stickstoff im Straßenverkehr deutlich verringert sowie die Mengen an Feinstaub und Mikroplastik reduziert werden.
Bremer Bürger*innen profitieren von kürzeren Reisezeiten, Bremer Unternehmen von schnelleren Fahrtwegen und Bremens Luftqualität von weniger schädlichen Emissionen.