Digitalisierung von Verkehrssystemen

Das Potenzial dieses Themas entsteht durch die Verbindung verschiedener FuE-Technologien des Fraunhofer IUK-Verbunds und Anwendungs-Know-how in allen Mobilitätsfeldern. Eine Fokussierung dieser Technologien ist jedoch notwendig, da noch keine nachhaltige Durchdringung im Markt (wie z. B. beim autonomen Fahren) stattgefunden hat.

Marktpotenziale

• Durchschnittliche jährliche Wachstumsrate 2023–2030 für autonomes Fahren and Assistenzsysteme:
  • Level 2+: 43 Prozent
  • Level 3: 88 Prozent
  • Level 4: 41 Prozent
• Shared Mobility Europe
  • Brutto-Warenvolumen: 123 Mrd. US-Dollar bis 2030
• Software-defined Vehicles
  • 20 Mrd. US-Dollar bis 2025
• Prognose Anzahl vernetzte 5G-Fahrzeuge
  • bis 2025: 8,4 Millionen
  • bis 2023: 41,7 Millionen

Schwerpunkte und Ziele

• Vernetzung von Mobilitätsakteuren
• Souveräne Mobilitätsdatenräume
• Verlässliche und flexible Softwaresysteme, insbesondere verlässliche KI für autonomes Fahren, Fliegen und Wartung im Schienenverkehr
• Auf Quantencomputing gestützte Verkehrsoptimierung
• »Safety and Security«, Zuverlässigkeit und Robustheit von autonomen Systemen

Prof. Sanaz Mostaghim

Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI

Prof. Mario Trapp

Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS

Fraunhofer IUK-Verbund

• Fraunhofer-Institute FKIE, FOKUS, IAIS, IAO, IDMT, IESE, IIS, IKS,  IOSB, IVI, ITWM

Weitere Fraunhofer-Akteure

• Fraunhofer-Allianz Verkehr
• Fraunhofer-Institute IML, HHI

• Vernetzung von Mobilitätsakteuren
  • teleoperiertes Fahren
  • digitale urbane Plattformen
  • Testfeld »Erste Meile«
  • Digitalisierung, Qualitätssicherung und Zertifizierung im Rahmen des Systems Eisenbahn
• Souveräne Mobilitätsdatenräume
  • Softwareprodukt MYDATA Control Technologies
  • Catena-X kompatibles Location Data Warehouse
  • Notification System für Batch- und Echtzeitbetrieb
  • Referenzmodell für Data Governance
• Verlässliche flexible Softwaresysteme
  • KI-Absicherung
  • Uncertainty Wrapper Framework
  • resiliente Architekturen, z. B. für dynamisches Risikomanagement, echtzeitfähige Rekonfiguration
  • Gesamtsystem-Simulation und Rechencluster
• Quantum-Computing-gestützte Verkehrsoptimierung
  • Zugang zu Quantencomputern im »Quantum & AI Experience Center«
  • Schulungs- und Weiterbildungsformate