Reisen verändert sich mit COVID-19 – wie kann Technologie helfen?
CEO von Lebendigkeit Labors, Mark Nicholson, kombiniert seine technische und kaufmännische Erfahrung mit einer Leidenschaft dafür, KI in die Transportsysteme zu bringen, die wir alle täglich nutzen. Insbesondere mit Blick auf die „neue Normalität“ nach der Pandemie und ihre Auswirkungen auf den Verkehrssektor.
Ein häufiger Refrain, den Sie jeden Tag hören werden, ist „Zurück zur Normalität“, sei es am Arbeitsplatz, bei Sportveranstaltungen, Schulen oder Restaurants. Natürlich wird diese Rückkehr noch lange nicht stattfinden, und „normal“ wird ganz anders aussehen als zuvor. Das ist an sich nichts Schlechtes. Städte und Gemeinden haben die Möglichkeit, ihre Infrastruktur und Ansätze in verschiedenen Bereichen neu zu gestalten, die unser verändertes Leben einfacher und sicherer machen. Auf der ganzen Welt suchen Organisationen wie das UNDP Global Center for Technology, Innovation and Sustainable Development nach Wegen, um die Reaktion und Genesung auf COVID-19 zu unterstützen. Ein Teil dieser Erholung wird sich zweifellos darauf konzentrieren, wie wir reisen.
Die Zeiten, in denen man sich in eine vollgepackte U-Bahn oder einen Bus quetschen musste, um zur Arbeit zu kommen oder sich mit Freunden zu treffen, scheinen lange her zu sein. Während diese zugrunde liegenden Transportmittel nirgendwohin führen, werden unsere Verhaltensänderungen dazu führen, dass andere Fortbewegungsmittel immer beliebter werden, und natürlich wird sich auch die Art und Weise ändern, wie wir mit bestehenden Verkehrsmitteln (Bussen, Zügen usw.) interagieren. Wandern und Radfahren zum Beispiel werden beide von der britischen Regierung im Rahmen ihres Programms für „aktives Reisen“ gefördert. In der Zwischenzeit bemühen sich Zugnetze, die derzeit stark auf staatliche Subventionen angewiesen sind, besser zu verstehen, wie ihre Dienste in Zukunft am effizientesten betrieben werden können. All dies wird durch viele aufregende neue Technologien untermauert, die eine immer wichtigere Rolle dabei spielen werden, wie wir von A nach B kommen. Ich habe unten einige Beispiele herausgesucht:
Keine Rush Hour mehr
Daten, die wir gesammelt haben, haben gezeigt, dass es ein sehr „flaches“ Muster gibt, wann Menschen reisen, selbst wenn die Interaktionen beginnen, zu einem nahezu normalen Niveau zurückzukehren und die Nutzung von Autos und öffentlichen Verkehrsmitteln zunimmt. Die Stoßzeiten wurden drastisch reduziert. Dies könnte daran liegen, dass die Arbeitsorte gestaffelte Ankunftszeiten vorschreiben, sodass die Menschen über einen größeren Zeitrahmen ins Büro reisen. Oder dass die Anzahl der Menschen, die benötigt werden, um irgendeine Art von Peak in beispielsweise der Londoner U-Bahn zu schaffen, einfach nicht hoch genug ist, um die Infrastruktur zu testen, die im Laufe der Jahre stetig aufgebaut wurde, um mit immer mehr Reisenden fertig zu werden.
Ein Ergebnis davon ist, dass die Überwachung von Menschenmengen in U-Bahn-Stationen und dergleichen viel einfacher zu handhaben ist. CCTV in Verbindung mit KI kann viel einfacher entscheiden, wann ein Bereich zu voll geworden ist, wenn die normale Anzahl von Menschen in diesem Bereich erheblich zurückgegangen ist. Eine sichere Verwaltung von Stationen kann dann mit einer Mischung aus Mensch und Technologie erreicht werden, anstatt sich auf eine große Belegschaft zu verlassen, die einen Großteil des Tages nicht ausgelastet ist.
KI löst den Verkehrsfluss
KI kann Städten helfen, Staus zu reduzieren. Staus sind ein Feind des schnellen Reisens, und eine erhebliche Frustration ist der Verkehr, der sich an einer roten Ampel aufbaut, während der Rest der Kreuzung frei ist. Künstliche Intelligenz kann erkennen, wann dies geschieht, und ein Urteil darüber fällen, an welchem Teil der Kreuzung grünes Licht benötigt wird, um das Anstehen zu erleichtern.
Neue Technologien werden Städten eine beispiellose Möglichkeit geben, neue Strategien effizient umzusetzen, wie z. B. die Förderung aktiver Fortbewegung durch Priorisierung von Radfahrern und Fußgängern und die Priorisierung der Luftqualität durch Reduzierung des Brems-, Beschleunigungs- und Leerlaufverhaltens von Fahrzeugen mit hohen Emissionen. Räte und lokale Behörden werden in der Lage sein, nahtlos zwischen Strategien in verschiedenen Bereichen oder Tageszeiten zu wechseln, um ihren Bedürfnissen und Prioritäten gerecht zu werden; zum Beispiel ein Fokus auf die Reduzierung von Staus entlang der Hauptverkehrsadern während der Hauptpendelzeiten, aktives Reisen am Wochenende und Luftqualität in Zeiten mit geringer Auslastung.
Sensoren zur Aufrechterhaltung der sozialen Distanzierung
Der Kampf gegen Staus wird einfacher, da die Stoßzeiten reduziert werden – aber auch die Sicherheit muss eine Priorität bleiben. Lebenswertere und freundlichere Umgebungen werden immer wichtiger, da die Menschen ihre lokalen Grünflächen entdecken oder wiederentdecken. Gleichzeitig müssen wir sozial lernen, wie man in Großbritannien Urlaub macht und einen Aufenthalt hat. Das Reisen zu all dem muss sich daher ändern. Sensordaten sind der Schlüssel, um nationalen und lokalen Regierungen dabei zu helfen, das Gesamtbild zu erkennen, wo Veränderungen stattfinden müssen.
KI-Technologie kann verwendet werden, um die Trajektorien zu demonstrieren, wie sich Menschen bewegen, um soziale Distanzierung zu analysieren, und auch um breitere soziale Verhaltensmuster zu verstehen. Um Bereiche zu identifizieren, in denen Menschen mit sozialer Distanz kämpfen, kann künstliche Intelligenz zu bestehenden CCTV-Netzwerken hinzugefügt werden.
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Nur zum Schluss – könnte Covid-19 am Ende ein Hauch von Leben für HS2 sein? Die Zukunft der Arbeit, die über Nacht angekommen ist, scheint die Menschen aus den Städten zu verdrängen, von zu Hause aus zu arbeiten und vielleicht ein- oder zweimal pro Woche in eine Großstadt zu pendeln, wo es nötig ist. Eine neue Infrastruktur zu haben, die ein schnelleres, komfortableres und (technisch unterstütztes) sichereres Reisen ermöglicht, ist ein Muss.
