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Forscher bei Siemens haben einen Algorithmus entwickelt, der die wahrscheinliche Position von Carsharing-Fahrzeugen voraussagen kann. Bild: Siemens

| von Pascal Nagel

Unter den verschiedenen Carsharing-Konzepten erfreut sich vor allem das Free Floating-Prinzip hoher Beliebtheit: Die gemieteten Fahrzeuge können innerhalb eines bestimmten Bereichs frei abgestellt werden, haben keinen festen Standort. Der Vorteil liegt in der hohen Flexibilität für den Nutzer, der Nachteil in der schlechten Planbarkeit für Anbieter und nachfolgende Kunden. Siemens hat daher einen intelligenten Algorithmus entwickelt, der den Standort eines Free Floating-Fahrzeugs vorhersagen kann.

Das Prognosetool, das Forscher von Siemens Corporate Technology entwickelt haben, nutzt dabei die historischen Positions- und Verfügbarkeitsdaten aller Carsharing-Autos über die Zeit als Ausgangspunkt. Zusammen mit den Echtzeitdaten über den aktuellen Aufenthalt der Fahrzeuge kann der Algorithmus prognostizieren, wo und wann diese künftig verfügbar sein werden. Dazu nutzt das Programm typische Muster in der Autoverteilung, sowie eine Reihe äußerer Einflüsse wie Wetter, Feiertage und Ferienzeiten oder Großveranstaltungen.

Um diese großen Datenmengen beherrschbar zu machen, teilen die Forscher das Areal, für das Prognosen getroffen werden sollen, in einzelne Gitterzellen auf. Mit wachsenden Datenmengen werde das gelernte Modell über die Zeit besser, sodass es auch während es bereits im Einsatz ist, zu immer genauere Prognosen in der Lage sei, so Siemens. Das Prognosetool soll künftig als Teil der intermodalen Mobilitätsplattform SiMobility Connect verfügbar sein.

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