AI inzetten voor verantwoorde mobiliteitsplanning in leefbare steden
De wereldwijde verstedelijking en groei van steden leiden tot een sterke toename van mobiliteit en logistiek, terwijl de beschikbare ruimte schaars is. Gemeenten staan voor grote uitdagingen, zoals het realiseren van duurzame mobiliteitssystemen, het onderhouden van infrastructuur en het waarborgen van leefbaarheid. Bij het ontwerp van deze complexe systemen werken uiteenlopende partijen samen, met soms conflicterende belangen. Dit kan leiden tot sociaal onrechtvaardige uitkomsten.
De rol van AI in mobiliteitsplanning en stadsontwerp
Kunstmatige intelligentie kan beleidsmakers en stedenbouwers ondersteunen bij het ontwerpen van mobiliteitssystemen in complexe stedelijke omgevingen. Digitale tweelingen kunnen ontwerpopties genereren en verkennen, in plaats van uitsluitend de effecten van bestaande plannen te analyseren. Dit maakt het mogelijk om meer alternatieven te onderzoeken en stakeholders te begeleiden bij het maken van afgewogen keuzes.
Tegelijkertijd brengt de inzet van AI risico’s met zich mee. Vooroordelen in data en modellen kunnen leiden tot ongelijke toegang tot mobiliteitsvoorzieningen. Ook kunnen keuzes in verkeersbeheer en ruimtelijke inrichting onbedoeld bestaande ongelijkheden versterken. Dit vraagt om zorgvuldig onderzoek naar de ethische, juridische en maatschappelijke gevolgen van AI voordat deze systemen op grote schaal worden ingezet.
Over het ELSA Lab Mobility DesAIgn
Het ELSA Lab Mobility DesAIgn richt zich op de ethische, juridische en maatschappelijke implicaties van het gebruik van digitale tweelingen met AI voor stedelijke mobiliteit en ruimtelijk ontwerp. Het lab bouwt kennis en methoden om AI verantwoord en met maatschappelijk draagvlak toe te passen, zodat stakeholders inzicht krijgen in hoe data, modellen en algoritmen mobiliteitsbeleid beïnvloeden.
Het lab benadert ‘digital twins’ niet als instrumenten die één optimaal ontwerp opleveren, maar als hulpmiddelen waarmee stakeholders gezamenlijk ontwerpen kunnen verkennen en optimaliseren op basis van hun voorkeuren en beperkingen. Deze mensgerichte benadering onderscheidt zich van traditionele ontwerpmethoden, waarin technologie vaak een dominante rol speelt.
Richting geven aan verantwoorde AI in mobiliteitsplanning
Het lab richt zich op drie samenhangende use cases: duurzame mobiliteit, auto-restrictieve maatregelen en toekomstig verkeersmanagement met verbonden en autonome voertuigen. Binnen deze use cases werkt het lab onder andere aan:
- Ethische en maatschappelijke doelfuncties voor ontwerp- en evaluatiemethoden
- Transparante en robuuste AI-aanbevelingssystemen zonder verborgen aannames.
- Juridische en ethische kaders in lijn met de AI-Verordening en toekomstige regelgeving.
- Praktische methodologieën voor gezamenlijk experimenteren met AI-ondersteunde beleidsbeslissingen.
- Ontwerpsessies waarin stakeholders gezamenlijk effecten van mobiliteitskeuzes verkennen.
Dit multidisciplinaire onderzoek is gekoppeld aan praktijkomgevingen in Amsterdam en Zuid-Holland, zodat inzichten iteratief kunnen worden ontwikkeld en gedeeld.
Samenwerkingspartners
Onderzoeksorganisaties, bedrijven, overheden en netwerken werken binnen het lab samen, waaronder TNO, TU Delft, Leiden Universiteit, BAM, Goudappel, Vervoerregio Amsterdam en diverse innovatiepartners.
Meer weten of samenwerken?
Bent je geïnteresseerd in het ELSA Lab Mobility DesAIgn? Of wil je als onderzoeker, bedrijf of overheid deelnemen aan de ontwerpsessies of samenwerkingsactiviteiten? Neem contact op via de TNO-website. Hier vind je alle mogelijkheden voor samenwerking en kennisdeling.
