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Projekt | INTE:GRATE

Laufzeit:

INTElligente GRüne MobilitAeT im Saarland

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In ländlichen Gebieten ist Mobilität oft stark individualisiert (z.B. privates Auto), was zu einer Reihe von Herausforderungen führt, darunter erhöhte Verkehrsdichte, Umweltbelastungen und eingeschränkte Mobilität für sozial schwächere und körperlich eingeschränkte Personen. Es fehlt an einer umfassenden Transparenz über Treiber dieser starken Individualisierung und der Rolle des Systemverkehrs im ländlichen Raum, was die Entwicklung von datengetriebenen Entscheidungen und Handlungsempfehlungen für Politik, Wirtschaft und öffentlichen Nahverkehr erschwert. Ziel des Projektes INTE:GRATE ist es, Transparenz über den Status Quo des Systemverkehrs im Saarland zu schaffen und eine datenanalytische Entscheidungsunterstützung für Politik, Wirtschaft und öffentlichen Nahverkehr für die Transformation von Individual- zu mehr Systemmobilität insbesondere im ländlichen Raum zu gestalten. Im Ergebnis wird dies Verkehrsströme intelligent bündeln, die Mobilitätseffizienz erhöhen und die soziale und kulturelle Teilhabe aller, insbesondere sozial benachteiligter und körperlich eingeschränkter Menschen, stärken. INTE:GRATE wird heterogene Datenströme wie u.a. Bewegungsdaten, demographische Daten, Anfragen an Mobilitäts-Apps, infrastrukturelle und wirtschaftliche Daten des Saarlandes aggregieren und lokal auf Landkreisebene verdichten, um Einflussfaktoren, Muster und Trends im Mobilitätsverhalten zu erkennen. Dies ermöglicht die Entwicklung von KI-basierten Services, die Einblicke in aktuelle Mobilitätstrends und Einflussfaktoren für Individualmobilität auf Landkreisebene liefern und Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Systemmobilität generieren. Geplante Ergebnisse sind ein umfassendes Bild des aktuellen Systemverkehrs im Saarland, datengetriebene Entscheidungsunterstützungstools für relevante Stakeholder und konkrete Handlungsempfehlungen zur Förderung der Systemmobilität und Verbesserung der sozialen und kulturellen Teilhabe alle Bürger im Saarland.

Partner

HTW Saar, Saarland University

Publikationen zum Projekt

  1. Newspaper Signaling for Crisis Prediction

    Prajvi Saxena; Sabine Janzen; Wolfgang Maaß

    In: 2024 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics. Meeting of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL-2024), 2024 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations, located at NAACL 2024, June 16-21, Mexico City, Mexico,…
  2. Geschäftsmodelle

    Wolfgang Maass

    In: Georg Borges; Ulrich Keil; Matthias Berberich (Hrsg.). Big Data: Grundlagen, Rechtsfragen, Vertragspraxis: Rechtshandbuch. Chapter 2, Pages 67-97, Nomos, 1/2024.

Fördergeber

EU - Europäische Union

EU - Europäische Union