Entwicklung eines KI-gestützten Fahrer-Informationsassistenten zur Optimierung des Informationsflusses im Fahrdienst

Hintergrund

In Zusammenarbeit mit den Freiburger Verkehrsbetrieben (VAG)

entwickeln das KIT ein KI-gestütztes Assistenzsystem für Fahrerinnen und Fahrer im öffentlichen Personennahverkehr. Ziel ist es, den Einsatz moderner Methoden aus Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen im operativen Betrieb des ÖPNV zu erproben und damit einen praxisnahen Einstieg in datengetriebene Assistenzsysteme zu schaffen.

Im Rahmen dieser Kooperation wird ein intelligenter Informationsassistent konzipiert und prototypisch umgesetzt, der relevante Betriebsinformationen kontextbezogen, zuverlässig und priorisiert bereitstellt. Auf Basis bestehender Betriebs- und Störungsdaten sowie moderner KI-Methoden, beispielsweise Retrieval-Augmented Generation (RAG), soll der Informationsfluss im Fahrdienst optimiert werden. Dadurch können Rückfragen reduziert, Entscheidungsprozesse unterstützt und der Betriebsablauf effizienter gestaltet werden.
Das System soll darüber hinaus personalisierte Tagesbriefings sowie situationsabhängige Handlungsempfehlungen bereitstellen und damit Fahrerinnen und Fahrer aktiv im Betriebsalltag unterstützen. Die Masterarbeit entsteht in Zusammenarbeit zwischen dem KIT und der VAG.

Ziele

• Recherche zum Stand der Technik im Bereich KI-gestützter Assistenzsysteme und Informationsmanagement im Verkehrssektor

• Analyse bestehender Informationsflüsse und relevanter Datenquellen im Fahrdienst

• Konzeption und Entwicklung eines KI-basierten Informationsassistenten zur kontextbezogenen und priorisierten Informationsbereitstellung

• Implementierung und Evaluation eines Prototyps anhand realer oder simulierter Use-Cases

• Dokumentation der Arbeit und Vorstellung der Ergebnisse vor Ort

Voraussetzungen

• Interesse an Künstlicher Intelligenz, Datenanalyse und Mobilitätssystemen

• Grundkenntnisse im Bereich maschineller Lernverfahren, NLP oder RAG-Architekturen unabdingbar

• Team- und Kommunikationsfähigkeit

• Strukturierte Arbeitsweise

Benefits

Sammeln relevanter Praxiserfahrung, Möglichkeit zu regelmäßigen Reisen nach Freiburg, State-of-the-Art KI-Methoden und maschinelle Lernverfahren in der Anwendung