#Softwareentwicklung #Plattform #KI #Mobilität

Vernetzte Datenplattform für Mobilitätsdaten

Kurzbeschreibung

Im Projekt werden verschiedene Mobilitätsprojekte und -dienste aus den Bereichen ÖPNV, VRU, Vernetzung und Mobilitätsdaten in einer Plattform verbunden, um das Themenfeld Mobilitätsdaten find und erkundbar zu machen. Dabei wurde die Konzeption sowie Entwicklung einer übergeordneten und skalierbaren Plattform zum Verwalten, Austauschen und Analysieren sämtlicher Mobilitätsdaten und -services vorgenommen. Die Plattform ist eine Cloud-native Anwendung mit schlanken Authentifizierungs- und

Autorisierungslösungen sowie einer benutzerfreundlichen Oberfläche wie auch performanten Architektur.

KI-gestützte Datenplattform

Der Fokus von TEQYARD bei diesem Projekt ist die Konzeption und Implementierung eines übergeordneten, skalierbaren und neutralen Service zum Finden, Erkunden und Austausch von Daten und Services in dem gesamten Mobilitäts-Ökosystem. Hierzu gehört neben geeigneten Betriebs- und Betreiberkonzepten im Bereich des Verkehrs- und Mobilitätsmanagements eine anwenderfreundliche Plattform zum einfachen Austausch von Mobilitätsdaten und -services.

Folgende Funktionen werden durch die smarte System-Architektur vereint:

KI-unterstützte Integration & Suche von Daten, geografischen Informationen

RAG-System für natürlichsprachliche, kontextbasierte Beantwortung zu Fragen bzgl. der Datenquellen

LLM-unterstützte, automatisierte Bereitstellung der Datenquellen
Specialized Foundation Models zur Verknüpfung & Darstellung verschiedenster Datentypen
Zugriffsmanagement für die Lösung und Datenquellen
- Berücksichtigung von Standards wie GAIA-X oder eIDAS
- Identity Access Management, KeyCloak (OIDC)
Innovatives Luftqualitäts- und Verkehrslage-Dashboard mit vollintegrierter Verkehrsinfrastruktur, Wissensdatenbank und Datenverfügbarkeit für Smart Cities
Entwicklung diverser KI-Anwendungen
- zur Verknüpfung der Mobilitätsdaten
- und Entwicklung von Mobilitäts-Managementstrategien
Einsatz innovativer Data Analytics Methoden und KI-basierter Beobachteralgorithmen
Nutzung der Daten
- für diverse Use-Cases mit KI und Mobilitätsdaten Background, wie z.B. digitale Zwillinge

Die End-to-End Entwicklung umfasst von der Anforderungsanalyse über die Architektur, das Design, die Implementierung sowie das ausführliche Testen und die anschließende Bereitstellung.

Welche Ziele mit dem Mobilitäts-Ökosystem verfolgt werden?

Vernetzung

Anwenderfreundliche Plattform, die bereits bestehende Datendienste einbindet, verknüpft und Anwendern ein vernetztes Ökosystem an Mobilitätsdaten und -services zur Verfügung stellt.

Nachhaltigkeit

Ermöglichung einer ökologisch nachhaltigen, urbanen Mobilität und Logistik, Steigerung der Attraktivität von ÖPNV und alternativen Mobilitätsangeboten, Förderung multimodaler Mobilität und Entlastung der Umwelt.

Verkehrswende

Unterstützung der Verkehrswende in Deutschland mit dem Ziel “Vision Zero“ durch die Förderung nachhaltiger Mobilität und Erreichung einer höheren Verkehrssicherheit.

Integrationszone

Eine zentrale Plattform ermöglicht die strukturierte Darstellung, Analyse und Weiterverarbeitung dieser Daten.Sie unterstützt datenbasierte Entscheidungen und bildet die Grundlage für intelligente Verkehrs- und Umweltlösungen.

Umwelt- und Mobilitätsdaten

Verschiedene Mobilitätsdaten von unterschiedlichsten Anbietern werden gebündelt und zusammen-geführt. Die Vielfalt der Quellen führt zu einem breiten Spektrum an Inhalten.

Cloudanbindung

Die Cloud bildet die skalierbare Infrastruktur für sicheren Datenaustausch und KI-gestützte Dienste im Mobilitäts-ökosystem. Sie integriert Standards wie GAIA-X, ermöglicht Zugriffskontrolle und unterstützt smarte Anwendungen wie Dashboards, digitale Zwillinge und Datenanalyse.