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Symbolfoto: Das AIT ist Österreichs größte außeruniversitäre Forschungseinrichtung

Städte müssen eine aktive Rolle zur Eindämmung des Klimawandels einnehmen und gleichzeitig für eine Verbesserung von Mobilität und der Lebensqualität für alle Menschen sorgen. Durch Technologieentwicklungen, innovative Prozesse und verbesserter Verfügbarkeit von Daten ergeben sich neue Möglichkeiten für neuartige Lösungen in den verschiedenen städtischen Bereichen. Das Forschungsfeld "Integrated Digital Urban Planning" verfolgt einen interdisziplinären Ansatz zur Lösung unterschiedlicher urbaner Herausforderungen, der es ermöglicht, Stadtsysteme und ihre Funktionalitäten vorherzusagen und zu evaluieren, um damit die Lebensqualität, Resilienz und Nachhaltigkeit zu erhöhen.

Wir entwickeln neuartige Methoden zur Wirkungsanalyse in verschiedenen räumlichen und zeitlichen Auflösungen, welche die Entwicklung urbaner Masterpläne, Co-Creation-Plattformen und das Design anpassungsfähiger städtischer Systeme unterstützen, die sich auf individuelle und kollektive Bedürfnisse abstimmen lassen. Unsere Forschung untersucht die Einführung neuer Mobilitätskonzepte in Verkehrssysteme, wie etwa autonome Fahrzeuge, Mobility-as-a-Service (MaaS) und Urban Air Mobility (UAM), um die Potentiale zur Steigerung der effektiven Transportkapazität, Reduktion von Verkehrsstaus und Erhöhung von Sicherheit und Komfort bestmöglich auszuschöpfen.

Die Forschungsaktivitäten des AIT umfassen:

  • Flexible Werkzeuge zur Mobilitätssimulation einschließlich mesoskopischer, agentenbasierter Verkehrsmodelle und mikroskopischer Simulationen zur Untersuchung neuer Mobilitätskonzepte wie autonome Fahrzeuge, MaaS, ländlicher Mikrotransit und UAM
  • Analyse von architektonischen und städtebaulichen Entwürfen durch parametrische Modelle und Machine Learning
  • Methoden zur Identifikation und Bewertung von Potenzialen für eine effektive Verkehrs- und Stadtplanung (z.B. Kosten-Nutzen-Analyse, Rebound-/Backfire-Effekte zur Erreichung von Klimazielen, Ausgleich der Landnutzung)
  • Modellkalibrierung und -validierung durch umfangreiche Datensätze zum Mobilitätsverhalten aus Experimenten, realen Messungen und Befragungen
  • Innovative Crowd-Simulationen zur Vorhersage komplexer Fußgängerströme für Analysen in verschiedenen Detailierungsgraden
  • Simulation von Störfällen und der Wirkung von Gegenmaßnahmen (z.B. Risikoanalyse, Untersuchung von Szenarien und Handlungsempfehlungen) für Notfallpläne

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