Emissionen im Verkehr

Neue KI-Methode analysiert Flottenverbrauch

11. Januar 2022, 14:57 Uhr | Kathrin Veigel
Empa KI Flottenverbrauch
Trotz technischer Verbesserungen hat die Schweizer Personenwagenflotte seit Jahren hohe Emissionswerte. Um die genauen Ursachen zu analysieren und mögliche Lösungen zu erörtern, hat ein Forschungsteam der Empa umfassende Fahrzeugdaten mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken untersucht.
© Empa

Empa-Forscher analysieren Datenbanken mit Hilfe von Deep-Learning-Methoden – und können damit präzise Aussagen treffen auf Fragen wie: Wieviel verbraucht die Fahrzeugflotte eines Landes im Durchschnitt? Wo fahren die dicksten Autos? Was können Autokäufer tun, um den CO2-Verbrauch zu senken?

In den letzten Jahrzehnten gab es große technische Veränderungen bei Neuwagen. Besonders relevant sind diese in Bezug auf Abmessungen – Autos werden immer größer und schwerer – und auf den größeren SUV-Anteil in den einzelnen Fahrzeugsegmenten. Die Einteilung in klassische Segmente wie Klein-, Mittel-, obere Mittel- und Luxusklasse ist kaum noch möglich. Zusammen mit geringeren Hubräumen und besseren Wirkungsgraden der Motoren wird es immer schwerer, Fahrzeuge zu kategorisieren und deshalb auch Flottenverbrauch und -emissionswerte zu berechnen – auch für den Gesetzgeber.

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Elektroautos erschweren die Analyse

Die Forscher an der Eidgenössische Materialprüfungs- und Forschungsanstalt (Empa) haben nun Fahrzeuge anhand von Ähnlichkeitsmerkmalen dank mathematischer Ansätze und mit Deep-Learning-Techniken in einheitliche Segmente einteilen können – ein wichtiger Durchbruch. Hauptziel des Projekts ist es, eine Voraussetzung zu schaffen, um die zukünftigen realen CO2-Emissionen des Straßenverkehrs auf Basis eines rein mathematischen Ansatzes zu bestimmen.

Insbesondere die zunehmende Elektrifizierung wird die Unterscheidung zwischen dem Energieverbrauch im Straßenverkehr und der stationären Energienutzung bald stark erschweren. »Die an der Empa entwickelte Methode ermöglicht es, die CO2-Emissionen separat zu bewerten und durch die Analyse großer Datenbanken eine genaue automatische Fahrzeugklassifizierung vorzunehmen. Dies erleichtert die Analyse von Flottenveränderungen in einem Land – oder in einem großen Unternehmen«, erläutert Empa-Forscherin Naghmeh Niroomand, die die Methode entwickelt hat.

Durch die neue Methode werden subjektive und expertenbasierte Faktoren beseitigt, wodurch Klassifizierungsfehler verringert und Datenbanken aus der ganzen Welt vergleichbar werden. Für die Schweiz konnten Naghmeh Niroomand, Christian Bach und Miriam Elser so durchschnittliche CO2-Emissionen der neuzugelassenen Personenwagen berechnen, die nur um 1,1 Prozent von der offiziellen Schätzung des Bundesamts für Energie (BFE) abwichen.

Anteil der SUV in der Flotte reduzieren

Anhand der untersuchten Daten stellten die Empa-Experten zudem fest, dass in ländlichen Gebieten, in denen etwa ein Drittel der Schweizer Bevölkerung lebt, aufgrund des Mangels an attraktiven Verkehrsalternativen das private Auto nach wie vor das häufigste Verkehrsmittel ist. Darüber hinaus werden trotz der hohen Akzeptanz der öffentlichen Verkehrsmittel in der Schweiz (59 Prozent) immer noch zwei Drittel der gesamten Personenkilometer mit dem Auto zurückgelegt.

»Unsere Ergebnisse machen deutlich, dass die durchschnittlichen CO2-Emissionen der verschiedenen Fahrzeugklassen stark variieren«, hält Niroomand fest. Zwar würden mehr kleinere Fahrzeugen die CO2-Emissionen wahrscheinlich verringern, wichtiger wäre es laut der Forscherin jedoch, den SUV-Anteil zu reduzieren oder auch Fahrzeuge mit geringerer Leistung in derselben Fahrzeugklasse zu kaufen. Dies würde eine effektivere Dekarbonisierung der Pkw-Flotte bewirken. 


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