في ألمانيا، وعلى الرغم من ارتفاع انبعاثات الكربون من السيارات، إلا أنها لا تزال وسيلة النقل الأولى. لجعل بدائل التنقل الصديقة للبيئة أكثر جاذبية، يتعاون باحثو معهد Fraunhofer IOSB للبصريات والتكنولوجيا النظامية وتطوير الصور مع شركاء مشروع DAKIMO، لتطوير وسائل نقل متعددة الوسائط ذكية، وبناء ذكاء اصطناعي لتخطيط مسارات النقل المتعدد، لمساعدة الناس على التخلي عن الاعتماد على السيارات الخاصة، وتحقيق تنقل سلس ومريح وموثوق.

حالياً، تتنوع وسائل التنقل الصديقة للبيئة وتشمل الحافلات والقطارات والترام والسكوترات الكهربائية والدراجات المشتركة، وتأثير النقل العام على البيئة أقل بكثير من السيارات الخاصة. ومع ذلك، تظل السيارات الخيار الرئيسي بسبب توفرها في أي وقت وسهولة تخطيط الرحلات. لجعل النقل العام بديلاً جذاباً، يجب أن يكون الجمع بين وسائل النقل المختلفة سهلاً، وأن يكون التبديل بين النقل العام والدراجات (خاصة المشتركة) والسكوترات الكهربائية بنفس سهولة التقاط مفاتيح السيارة.

لكن حالياً، لا يتم استغلال مزايا النقل المتعدد بالكامل، والسبب الرئيسي هو تعقيد تخطيط مسار يجمع بين عدة وسائل نقل من النقطة A إلى B. كما أن تطبيقات تخطيط المسارات الحالية لا تأخذ في الاعتبار عوامل الربط بين وسائل النقل المختلفة في توصيات المسارات.

لحل هذه المشكلة، وُلد مشروع DAKIMO. طور باحثو Fraunhofer IOSB في كارلسروه نظاماً يعتمد على الذكاء الاصطناعي يتنبأ بتوفر وسائل النقل المشتركة، مع الأخذ في الاعتبار بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي وغيرها. يحسب النظام احتمالية العثور على دراجة أو سكوتر كهربائي قابل للإيجار في وقت ومكان محددين. تطبق الشريكة raumobil GmbH نتائج التنبؤ في تخطيط مسارات النقل المتعدد، ويعرض تطبيق الهاتف المحمول للمستخدمين مسارات النقل من نقطة الانطلاق إلى الوجهة بناءً على توفر المركبات المتوقع. كما يخطط الشركاء لتوسيع تطبيق regiomove الذي أطلقته إدارة النقل في كارلسروه (KVV)، ليصبح اقتراح مسارات النقل المتعدد واقعاً، مما يتيح للمستخدمين الحصول على اقتراحات مخصصة لوسائل النقل بناءً على احتياجاتهم الشخصية والمسار المختار حسب الظروف الحالية.