15.11.2017

Grazer Bike Citizens bringt Big Data-Lösung für Verkehrsplanung

Das Fahrrad-App-Startup mit Sitzen in Graz und Berlin geht auf (freiwillige) Datensammlung. Damit sollen Erkenntnisse für die städtischen Infrastrukturen gewonnen werden.
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Bike Citizens
(c) Bike Citizens: Die Gründer Andreas Stückl und Daniel Kofler

„Die Stadt aus Fahrradperspektive“ – das verspricht das Grazer Startup Bike Citizens mit seinem neuen Analysetool. Denn bislang würde die Verkehrsplanung ihre Daten hauptsächlich aus dem Autoverkehr beziehen. Die vielerorts auch politisch forcierte Verlagerung des Verkehrs auf das Fahrrad würde aber nach neuen Lösungen verlangen. Daher wurde gemeinsam mit der niederländischen Universität NHTV „Bike Citizen Analytics“ entwickelt. Mit dem Tool werden über die Bike Citizen App (mit Zustimmung der Nutzer) gesammelte anonymisierte GPS-Daten analysiert und für die städtische Planung aufbereitet.

+++ 2 Apps setzen aufs Fahrrad +++

Lücken schließen und Einbahnen öffnen

Vorrangige Ziele sind, Lücken im Radnetz zu erkennen und selbiges zu optimieren. Konkret will man eine Reihe von Fragen beantworten: „An welchen Ampeln und Kreuzungen müssen Radfahrende vermehrt warten? Welche Wege/Einbahnen müssen für den Radverkehr geöffnet werden, damit Menschen, die Rad fahren, schneller durch die Stadt kommen? Welche Auswirkungen hat ein Lückenschluss im Radwegnetz?“ Und anders als bei Radzählstellen, die nur punktuelle Daten lieferten, berücksichtige Bike Citizens Analytics nicht nur die Radverkehrsstärke sondern auch das flächendeckende Radfahrverhalten über Tages- und Jahreszeiten hinweg.

Bildgalerie – Die Features des Tools in einer simulierten Analyse für Wien:

Wegzeiten-Analyse: Schneller mit dem Fahrrad

Zugleich soll das Tool auch dazu dienen, bereits gesetzte planerische Maßnahmen zu evaluieren. So könnten etwa die Auswirkungen der Öffnung einer Einbahn gegen die Fahrtrichtung für den Radverkehr gemessen und überprüft werden, heißt es vom Startup. Bereits jetzt könne über die Wegzeiten-Analyse des Tools jedenfalls bestätigt werden, dass sich die meisten Wege innerhalb der untersuchten Städte am schnellsten mit dem Fahrrad zurücklegen ließen.

Vision: Bessere Bedingungen für Familien

Die große Vision des Grazer Startups geht noch weiter. Man wünscht sich bei Bike Citizens eine weitere Stärkung des Fahrradverkehrs an sich. Mit dem Analysetool will man etwa auch helfen, die Bedingungen für Familien im Radverkehr weiter zu verbessern. „Die Lebensqualität einer Stadt kann man daran messen, wie viele Familien, Frauen und Kinder mit dem Fahrrad unterwegs sind.“, sagt CEO und Founder Daniel Kofler.

+++ Tubolito: Guter Verkaufsstart für innovativen Fahrradschlauch aus Wien +++


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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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