Nicht nur die Rufe der jüngeren Generationen werden weltweit immer lauter, wenn es um den Klimaschutz und die CO2-Reduktion geht. Der Klimawandel ist bereits an immer mehr Orten und häufigeren extremen Unwetterereignissen erkennbar. Auch der Mobilitätssektor ist gefordert, die durch ihn verursachten Umweltbelastungen deutlich zu reduzieren.
Im April 2021 erklärte das Bundesverfassungsgericht das deutsche Klimaschutzgesetz für verfassungswidrig, da die darin gesetzten Ziele zur Reduktion der Treibhausgasemissionen nicht genügen würden, um den Klimawandel zu stoppen. Umwelt-Aktivist:innen wie die Bewegung Fridays for Future waren über diese Entscheidung des höchsten deutschen Gerichts erfreut. Die Bundesregierung war gefordert, das Gesetz zu ändern. Ende Juni hat der Bundestag eine Novelle mit strengeren Vorgaben und verschärften Maßnahmen beschlossen.
Aus dem erneuerten Gesetz leitet sich unter anderem für die Bereiche Personenverkehr, Logistik und Gütertransporte die Aufgabe ab, Schadstoffemissionen zu reduzieren. Dafür bedarf es innovativer Ideen für technische Lösungen. Daran arbeiten auch mehrere mFUND-Projekte.
Das kürzlich gestartete mFUND-Projekt KEF – Kontextuelle Einflussfaktoren für Maschinelles Lernen zur Vorhersage des Kraftstoffverbrauchs von Lkw widmet sich in den nächsten Monaten dem Kraftstoffverbrauch von Lastkraftwagen und wie sich dieser reduzieren oder optimieren ließe.
Bei Lastkraftwagen spielt das Wetter eine wichtige Rolle für den Kraftstoffverbrauch. Bei Regen und Sturm, womöglich Schnee, müssen die Motoren andere Kräfte aufwenden als bei strahlendem Sonnenschein, wenn die Straßen gut zu befahren sind. Deshalb scheint es folgerichtig, diese Informationen in die Berechnungen zur Vorhersage des Kraftstoffverbrauchs einzubeziehen.
Das KEF-Projektteam wird das Jahr 2021 dafür nutzen, die Algorithmen bestehender Vorhersagemodelle zu verändern. Ziel ist, dass die Berechnungen künftig auch kontextuelle Daten berücksichtigen, etwa zur Wetterlage und zur Straßenbeschaffenheit. Diese Anpassung soll eine genauere und zuverlässigere Bestimmung ermöglichen, welche Emissionen ein Lkw auf seiner Reise ausstoßen wird. Diese Prognosen wiederum sollen den Fahrer:innen dazu dienen, den Treibstoffverbrauch durch eine angepasste Fahrweise zu verringern.
Die Projektmitarbeitenden pflegen die veränderten Algorithmen in das bereits genutzte Produkt „Tracks for Carriers“ ein, sodass sie bereits Ende des Jahres in der Praxis angewendet werden können.
Für das Projekt wird die Berliner Firma Tracks für knapp ein Jahr mit 50.000 Euro vom mFUND gefördert.
Nicht nur bei Lastkraftwagen, sondern auch bei Schiffen beeinflusst das Wetter den Kraftstoffverbrauch. So gehörte es auch beim mFUND-Projekt EmissionSEA – Emissionsbewertung, -reduktion und -vermeidung von Schiffen durch Evaluation von AIS-Signalen dazu, verfügbare Wetterdaten zu berücksichtigen. Die Projektmitarbeiter:innen arbeiteten seit 2018 daran, dass Schiffsbetreiber:innen die von ihren Schiffen verursachten Emissionen berechnen und möglichst viel davon vermeiden können.
Zu diesem Zweck kombinierten sie die Daten des automatischen Identifikationssystems (AIS), die unter anderem Namen, Position und Geschwindigkeit des Schiffes übermitteln, mit meteorologischen Daten des Deutschen Wetterdienstes. Unter Einbeziehung des Motors, mit dem das Schiff läuft, wollten sie stundengenau den Treibstoffverbrauch für bestimmte Routen vorhersagen.
Das Projekt endet Ende Oktober 2021. Es ist den Projektmitarbeitenden gelungen, ein sogenanntes „resistance model“ zu erstellen. Mit ihm lässt sich der Widerstand berechnen, den Schiffe im Wasser überwinden müssen. In Kombination mit den Wetterdaten sind dann genaue Aussagen über den voraussichtlichen Treibstoffverbrauch während einer Fahrt möglich („emission model“). Das Modell glichen die Wissenschaftler:innen fortlaufend mit realen Daten aus der Schifffahrt ab und prüften es auf seine Anwendbarkeit – mit Erfolg.
Mithilfe der neuen Technologien erfahren Kapitän:innen und Offizier:innen nun im Voraus, wieviel Treibstoff sie auf ihrer Strecken verbrauchen und wie viel Emissionen ihre Schiffe ausstoßen werden – und wie sie diese effektiv verringern können, etwa durch minimal gedrosselte Fahrgeschwindigkeiten.
EmissionSEA wurde von 2018 bis 2021 mit 1.123.200 Euro vom mFUND gefördert. Die Projektleitung übernahm die JAKOTA Cruise Systems. Sie arbeitete zusammen mit