Analyse von Datenbanken Neue KI-Methode analysiert Fahrzeug-Flottenverbrauch

Trotz aktueller Fahrzeugtechnik hat die Schweizer PKW-Flotte hohe Emissionswerte. Um der Ursache auf die Spur zu kommen, hat ein Team der Empa Fahrzeugdaten mit Deep-Learning-Techniken untersucht.

Bild: Empa, Rainer Klose
05.01.2022

Wie viel verbraucht die Fahrzeugflotte eines Landes im Durchschnitt? Wie ändert sich das von Jahr zu Jahr? Mit der zunehmenden Zahl an Elektrofahrzeugen und immer mehr „Crossover“-Modellen, die kaum noch einem Fahrzeugsegment zugeordnet werden können, wird die Analyse immer schwieriger. Eine Empa-Forscherin analysiert Datenbanken mit Hilfe von Deep-Learning-Methoden und kann damit präzise Aussagen treffen.

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. Geringere Hubräume zusammen mit besseren Wirkunsgraden der Motoren machen es immer schwieriger, Fahrzeuge zu kategorisieren und deshalb auch Flottenverbrauch und -emissionswerte zu berechnen, auch für den Gesetzgeber.

Elektroautos erschweren die Analyse

Die Empa-Forscher haben nun Fahrzeuge anhand von Ähnlichkeitsmerkmalen mit Hilfe von mathematischen Ansätzen und mit Deep-Learning-Techniken in einheitliche Segmente einteilen können. 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 Entwicklerin dieser Methode, Empa-Forscherin Naghmeh Niroomand, erläutert: „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“.

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 neu zugelassenen Personenwagen (PW) 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 zeigen, 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 gemäß 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 PW-Flotte bewirken.

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