Mobility
Mobility: Einführung
In diesem Einführungsmodul gewinnen Sie einen ersten Einblick in die spannende Welt der Mobilität. Exkursionen und Besuche bei Praxispartner lassen Sie die Welt von Technologie und Mobilität von heute erleben. Sie beschäftigen sich mit Ihrem eigenen Mobilitätsverhalten und unterschiedlichen Mobilitätskulturen, analysieren die Entstehung von Verkehrsnachfrage und -Angebot und bekommen einen ersten Einblick in die Gewinnung von und den Umgang mit Mobilitätsdaten. Schliesslich werden Sie mit innovativen und intelligenten Verkehrssystemen vertraut gemacht. Sie lernen anhand von Innovationstheorien, wie sich Innovationen (beispielsweise autonome Fahrzeuge oder App-gestützte Mitfahrgelegenheiten) verbreiten.
Mobilitätsprognosen
Die zukünftige Entwicklung des Verkehrs lässt sich in der Schweiz anhand von Bevölkerungsprognosen (Zuwanderung, Fertilität, Mortalität) in zuverlässigem Masse vorhersagen. Dies beweist beispielsweise der Vergleich der seit Jahrzehnten bereitgestellten Verkehrsperspektiven des Bundes mit der tatsächlichen Entwicklung der Verkehrsleistung, publiziert durch das Bundesamt für Statistik BFS. Sie lernen, wie die Prognose der zukünftigen Nachfrage der Mobilität die Ausbauentscheide von Verkehrssystemen begründen können. Im Rahmen der Veranstaltung wird zwischen Forecasting und Backcasting unterschieden. Anhand dieser Unterscheidung werden angebots- und nachfragebasierte Ansätze der Verkehrsplanung thematisiert. Hierbei kann gezeigt werden, dass Mobilitätsprognosen auch Grenzen gesetzt sind, wenn etwa der Blick in den Rückspiegel der Daten für die Vorhersage der Zukunft nicht aussagekräftig genug ist (Beispiel Covid-19). Aus diesem Grund lernen Sie auch qualitative Szenariotechniken kennen, um besser antizipieren zu können und so die weitere Entwicklung von Verkehrssystemen besser abschätzen zu können.
Entwicklung öffentlicher Verkehrssysteme
Der öffentliche Verkehr (ÖV) ist ein wesentlicher Bestandteil des «Service Public» der Schweiz. Bis in die entlegensten Täler garantiert er die Grundversorgung mit Mobilitätsangeboten. Innerhalb und zwischen den Metropolitanräumen bewältigt der ÖV einen grossen Anteil des Verkehrsaufkommens auf raum- und energiesparende Weise. Der Fern-, Regional- und Ortsverkehr sowie der touristische Verkehr sind dabei tariflich und fahrplanmässig bestens integriert. Das Modul erläutert, mit welchen Instrumenten die Behörden und Systemführer die Koordination dieses Systems mit mehreren hundert Unternehmen sicherstellen. Der Bund sowie zahlreiche Kantone und Städte wollen den Anteil des ÖV am Modal-Split als Bestandteil der Klimastrategie und zur Absenkung der Stau- und Lärmprobleme des Strassenverkehrs deutlich erhöhen. Umfangreiche Infrastruktur- und Angebotsausbauten für den ÖV, die eine komplexe Planung und Wirkungsabschätzung auf nationaler und regionaler Ebene bedingen, sind daher ein weiterer Fokus des Moduls. Der ÖV muss aber auch innovativer und zugänglicher werden, um zusätzliche Kunden zu überzeugen. Die Verknüpfung der Services zu intermodalen Reiseangeboten, die Entwicklung neuer Informations-, Preis- und Vertriebssysteme sowie die Erhöhung der Pünktlichkeit und Verlässlichkeit sind weitere Schwerpunkte des Moduls. Zuletzt wird der ÖV hinsichtlich seines Kosten-Nutzenverhältnisses stark vom dynamischen Individualverkehr herausgefordert. In diesem Modul lernen Sie verschiedene Elemente wie Finanzierungsformen, wettbewerbliche Ausschreibungen, Systemführerschaften und operative Vereinfachungen im Betrieb kennen, die zur Realisierung von Effizienzgewinnen beitragen sollen.
Verkehrstechnik, Politik und Regulierung
Der Verkehrssektor ist ein Bereich, der von der Politik regulatorisch stark beeinflusst wird. Die regulatorischen Anliegen der Politik betreffen beispielsweise die Sicherheit von Fahrzeugen und Infrastrukturen, weitere ökonomische Anliegen wie ein funktionierender Wettbewerb, Qualitätsanliegen der Kundschaft oder Interessen der Arbeitnehmenden. Immer wichtiger wird der Aspekt der Nachhaltigkeit des Verkehrs und die internationale Vernetzung (Interoperabilität) von Verkehrssystemen. All diese Regulierungsaspekte haben eine stark technische Komponente, deren Umsetzung nicht ohne Folgen für die Kosten oder Einsatzfähigkeit von Fahrzeugen oder Infrastrukturen ist. Beispielsweise erhöhen strenge Crash-Normen das Gewicht der Fahrzeuge, wodurch sich der Energiebedarf und die Abnutzung der Infrastruktur negativ entwickeln. Regulierende Behörden sollten daher sorgfältig abwägen, mit welchen Instrumenten wie Verboten, Standards oder Anreizen sie den Verkehrssektor in die gewollte Richtung steuern. Das Modul geht auf ausgewählte Regulierungsanliegen wie Sicherheit oder Nachhaltigkeit ein, analysiert die regulatorischen Interventionsmöglichkeiten anhand konkreter Beispiele, etwa CO2 Steuern, sowie deren Folgen auf das Handeln der Akteure und den gewünschten Outcome.
Raum und Verkehr: Wechselwirkungen und Instrumente
Die Siedlungsverdichtung hat einen Einfluss auf Verkehrssysteme, indem mehr Rad gefahren und häufiger der öffentliche Verkehr genutzt wird. Der ländliche Raum hat einen höheren Motorisierungsgrad (Anzahl Personenwagen pro 1000 Einwohner) als Agglomerationen und Städte. Um den Zersiedlungsprozessen entgegenzuwirken, ist es ein politisches Ziel in der Schweiz, bei wachsender Bevölkerung mehr Einwohnerinnen und Einwohner auf gleicher Fläche unterzubringen. Dies sind Beispiele für Effekte der gebauten Umwelt; die Eigenschaften des Raums werden nutzbar gemacht, um Verkehrssysteme zu unterstützen. Die Verzahnung der Planungsprozesse von Verkehr und Raum stehen daher im Fokus bei Gemeinden, Kantonen und dem Bund bei ihrer Zusammenarbeit mit den Transportunternehmungen. In diesem Modul lernen Sie Instrumente kennen, um das Zusammenspiel zwischen Raum und Verkehrssystemen zu verbessern und lernen dabei, diese Wechselwirkungen mit empirischen Beispielen aus der Schweiz zu belegen.
Evaluation von Verkehrssystemen
Verkehrssysteme haben für Raum, Gesellschaft und Umwelt unterschiedliche absolute und komparative Vorteile. In den Verkehrswissenschaften werden die Vor- und Nachteile der unterschiedlichen Einsatzbereiche von Verkehrsträgern unter dem Begriff der «Wesensgerechtigkeit» behandelt. Der Platz- und Energiebedarf von Verkehrssystemen als auch die Wirtschaftlichkeit, Akzeptanz und Sicherheit stehen hier im Zentrum der Betrachtung. Verkehrssysteme für Verbindungen in und zwischen Stadt, Agglomeration und Land erreichen idealerweise einen optimalen Verkehrssystem-Mix. Im Modul stehen hierfür technische Optimierungsaufgaben als auch verkehrspolitische Zielsysteme im Vordergrund.
Verkehrs- und Stadtentwicklung
Die Stadt zeichnet sich durch enge Platzverhältnisse und viele Anspruchsgruppen an den Raum aus. Ob nun Stadtbewohner, Touristen oder Pendler, sie alle haben den Anspruch an eine schnelle und reibungslose Bewegung. Gewerbetreibende wünschen sich Kundenparkplätze, geheingeschränkte Menschen fordern Barrierefreiheit und Automobilisten wünschen sich weniger Stauzeit nach Berufsschluss oder ein Parkplatz am Arbeitsplatz. Dass diese Ansprüche an den städtischen Raum nicht für alle eingelöst werden können, liegt bei einem Wachstum auf begrenztem Boden in der Natur der Sache. Das Modul startet bei Entwürfen der Stadtentwicklung, die bei Le Corbusiers «Ideal der autogerechten Stadt» beginnt und bei Jan Gehls «Städte für Menschen» endet. Hierfür werden interessante Fallstudien aus einzelnen Städten von Los Angeles über Kopenhagen bis Gent vorgestellt.
Analytics für Nachhaltige Mobilität
Dieses Modul vermittelt fundierte Kenntnisse in der Bewertung von Nachhaltigkeit und Umweltaspekten im Mobilitätssektor. Die Studierenden lernen, Energie- und Umweltkennzahlen für verschiedene Verkehrsmittel anhand etablierter Methoden und Standards zu berechnen. Der Kurs fokussiert auf die Analyse von Verkehrs- und Umweltdaten, um Optimierungspotenziale für ein nachhaltigeres Mobilitätssystem zu identifizieren. Durch praxisnahe Fallstudien und projektbasiertes Arbeiten erwerben die Studierenden Fähigkeiten, um Mobilitätssysteme kritisch zu bewerten und Massnahmen zur Förderung nachhaltiger Mobilität abzuleiten.
Data Science
Data Science: Einführung
In diesem Modul lernen wir als Studienanfängerinnen und -anfänger die Data Science kennen. Wir schreiben erste Programme in Python und machen uns an unsere ersten explorativen Datenanalysen auf Basis realer Daten. Wir lernen die zwei grossen Arten künstlicher Intelligenz kennen; supervised learning und unsupervised learning. Für beide Typen besprechen wir Anwendungsszenarien und Methoden, die wir in praktischen Übungen auch gleich umsetzen. Wir lernen mit Vorlesungen, Übungen in kleinen Gruppen, begleiteten Projektarbeiten und mit Hilfe von Expertenvorträgen. Studierende mit und ohne Vorkenntnissen ergänzen sich im peer-to-peer-learning.
Programmieren für Data Science
Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der Programmierung mit Python! Entdecken Sie die Programmiergrundlagen für Datenverarbeitung, Machine Learning und Informationsvisualisierung und gewinnen Sie Einblicke in verschiedene Programmierstile, Konzepte und Algorithmen. Bereiten Sie sich darauf vor, Ihre Kreativität in der Welt des Codes zu entfesseln und spannende Anwendungen zu entwickeln.
Statistik
Dieses Modul führt Sie zunächst in die Grundlagen der deskriptiven Statistik ein. Doch das ist nur der Anfang – Sie tauchen tiefer ein und entdecken fortgeschrittene Analyseverfahren, die speziell für die Auswertung von Mobilitätsdaten relevant sind. Erweitern Sie Ihr Repertoire an Analysewerkzeugen und lernen Sie, wie Sie aus Daten wertvolle Einblicke gewinnen können. Werden Sie zum Experten, der Muster und Trends in Mobilitätsdaten entschlüsselt.
Open Data Lab
Warum stellen offizielle Stellen immer mehr Daten frei verfügbar ins Internet? Was ist damit gemeint, wenn der Staat Daten als Infrastruktur ansieht? Wie können frei verfügbare Daten die Entwicklung von Innovationen befeuern? Erkunden Sie die vielfältigen Möglichkeiten, die sich durch den Einsatz von Open Mobility Data und fortschrittlichen Datenanalysemethoden ergeben. Anhand dieser Erkenntnisse entwerfen Sie eine innovative Anwendung auf Basis von Open Mobility Data und setzen sie als Prototyp um.
Datenmanagement
Machen Sie sich bereit, für eine Reise in die Welt der Daten! Sie lernen, wie man Daten so strukturiert, speichert und verarbeitet, dass man eine gute Grundlage für erfolgreiche datengesteuerte Entscheidungen hat.
Data Engineering
Im Englischen spricht man vom „Datenfluss“ oder von der „fliessenden Verarbeitung von Daten“ (Streaming Data). Diese bildliche Bezeichnung ist zutreffend. In modernen Systeme ist die Einspeisung, die Verarbeitung und die Herausgabe von Daten ein stetiger, fliessender Prozess. Man denke beispielsweise an das Verkehrssystem einer Stadt, das ständig seinen Zustand ändert - Wie viele Autos wurden in den letzten 10 Minuten gezählt? Wie viele Leihvelos sind aktuell verfügbar? Wo ist gerade ein Unfall geschehen? Die Verkehrsplanung muss auf diese Änderungen in Echtzeit reagieren können. Für die Datenverarbeitung stellt das ganz neue Herausforderungen. Die neusten Daten müssen stetig eingelesen werden (Event Streaming), die Datenprozessierung muss mit diesem stetigen Input von grossen Datenmengen umgehen können (Distributed Computing) und der Output muss in aktuellen Dashboards angezeigt werden. Im Modul wird schrittweise eine moderne Datenplattform erstellt, welche alle zentralen Komponenten des Data Engineerings umfasst.
Machine Learnig
Maschinelles Lernen ist der Motor der digitalen Transformation – in diesem Modul lernen wir, wie wir mithilfe von Algorithmen aus Daten Muster und Zusammenhänge erkennen, um daraus Vorhersagen und Entscheidungen abzuleiten. Wie viele Passagiere können wir nächsten Mittwoch um 16 Uhr erwarten? Wie verändert sich die Erwartung wenn Regen vorhergesagt wird? Welche unterschiedlichen Arten von maschinellen Vorhersagemodellen gibt es und wie kann ich das beste Modell ermitteln, wenn unterschiedliche Modelle zu unterschiedlichen Vorhersagen kommen? Warum können manche Modelle für komplexe Problemstellungen tatsächlich sehr gute Vorhersagen treffen, ohne dass wir wirklich nachvollziehen können, wie die Vorhersagen zustande kommen? Auf diese und weitere spannende Fragen gibt das Modul Antworten.
Informationsvisualisierung
Gestalten Sie aussagekräftige Visualisierungen und lernen Sie, Daten auf eine fesselnde und interaktive Weise darzustellen. Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten, um komplexe Informationen visuell ansprechend zu präsentieren und so die Welt der Daten in einem neuen Licht zu zeigen.
Artificial Intelligence
Wird künstliche Intelligenz die Weltherrschaft übernehmen? Eine brisante Frage für Politik und Wirtschaft. Aber nicht für uns! Wir interessieren uns in diesem Modul ausschliesslich für die Technologie, welche hinter künstlicher Intelligenz wie ChatGPT oder Midjourney steckt. Am Ende des Moduls können sie selbständig Neuronale Netzwerke erstellen, optimieren und in Applikationen einbinden. Sie erwerben eine Expertise, welche auf dem Arbeitsmarkt eine ungeahnte Nachfrage hat.
Geospatial Data Analysis
Als “krönenden Abschluss” des Data Science Bereichs arbeiten wir in diesem Modul mit geografischen Fragestellungen in komplexen räumlichen Anwendungsszenarien. Das Modul steht ganz unter dem Slogan "spatial is special". Wir erfahren durch praktische Analysen, wieso räumliche Daten so besonders sind und wie wir alle unsere Werkzeuge aus dem Methodenkoffer gewinnbringend einsetzen. Wir lassen die vorherigen Data Science Module Revue passieren und verbinden die explorative und visuelle Datenanalyse mit den mathematischen und analytischen Techniken. Wer schon immer wissen wollte, was das erste Gesetz der Geografie aussagt, ist in diesem Modul genau richtig.
Economics
Economics: Einführung
In diesem Einführungsmodul gewinnen wir einen ersten Einblick in die faszinierenden Einsichten und Erkenntnisse die uns Economics erlaubt. Wir lernen Märkte, Angebot und Nachfrage, Steuern und staatliche Regulierung besser kennen. Erste Beispiele in Spieltheorie, der Analyse strategischer Interaktion zwischen Menschen, Firmen und Staaten begegnen uns. Wir wenden diese Erkenntnisse und Einsichten in Beispielen aus der Mobilität, wie der Preisgestaltung bei Bahnen und Fluglinien an und stellen ungewöhnliche Fragen, wie etwa ob es zu viel oder zu wenig Verkehrsstaus gibt.
Intermediate Economics
Intermediate Economics ist der zweite Teil im Modul "Economics: Einführung (W.MDSE_ASECO02)" begonnenen Einführungssequenz in Economics. Das Modul behandelt weitere Fragestellungen aus dem Sektor Mobilität, die sich mit ökonomischen Methoden untersuchen lassen. Beispiele behandelter Fragen sind Preisdifferenzierung von Unternehmen, Prinzipal-Agenten-Theorie zur Beschreibung der Beziehungen zwischen Arbeitgeber und -nehmer oder Unternehmen und Kunden und eine erste Einführung in Auktionen (wie etwa bei Konzessionsvergaben) und häufige Fehler bietende Unternehmen machen.
Staat, Regulierung und Makrökonomie
Wie die Finanzkrise von 2008 und die Corona-Krise von 2020 zeigen, wird das Schicksal von Individuen und Unternehmen nicht nur von deren Arbeitgebern oder Kunden bestimmt sondern von Verhalten von Menschen, Unternehmen, Naturereignissen auf dem ganzen Erdball. Wieso sind wir heute soviel reicher als früher? Warum sind die Hauspreise so hoch? Was ist die Funktion von Aktien- und anderen Märkten und welche Wirkung haben sie auf uns alle? Warum war Europa im Jahr 1492 soviel reicher als alle anderen Kontinente? Was ist Inflation und wie sollten wir als Individuen und Geschäftsführer auf hohe oder niedrige Inflation reagieren? Warum sind heutzutage die Zinsen so niedrig? Was sind Funktionen des Staates und was nicht?
Spieltheorie, Auction & Mechanism Design
Die Spieltheorie untersucht die Interaktion von mehreren Agenten, wie etwa Individuen, Firmen oder Staaten. Spieltheorie beleuchtet unsere Welt ganz neu und es ist kein Wunder, dass sie heute in Wissenschaften von Betriebswirtschaftslehre, Biologie, Informatik, Politikwissenschaften bis zu Volkswirtschaftslehre und Soziologie zur Anwendung kommt. In diesem Modul nähern wir uns der Spieltheorie spielerisch, buchstäblich anfangend bei Spielen. Wir lernen über Strategien und Gleichgewichte, sowie die Anwendungen und Erkenntnisse der Spieltheorie für das moderne Arbeits- und Wirtschaftsleben, insbesondere in der Mobilitätsbranche.
Umweltökonomie
Seit dem Höhepunkt der Industrialisierung ist es den klassischen Industrieländern gelungen immer umweltschonender zu produzieren. In den letzten Jahrzehnten fallen oft sogar die absoluten Emissionen. Doch die grösste umweltpolitische Herausforderung, der menschengemachte Klimawandel bleibt nicht nur bestehen, sondern ist schlimmer denn je. Die moderne Umweltökonomie untersucht jenseits von Wunschdenken und Ideologie, wie der Klimawandel mit möglichst wenig schmerzhaften Opfern und damit auch politisch machbar aufzuhalten ist. Sie bietet dabei kontraintuitive Einsichten. Wir lernen den wirtschaftswissenschaftlichen Konsensus über effizienten Umweltschutz kennen. Besondere Beachtung findet dabei der Verkehrssektor, der der zweitgrösste Verursacher menschengemachter Klimagase ist.
Behavioral and Experimental Economics
Ab einer gewissen Grösse setzen Unternehmen heute fast ausnahmslos moderne Methoden aus der experimentellen Wirtschaftsforschung und Behavioral Economics ein. Produkte, Dienstleistungen, Marketing und Pricing werden dabei unablässig und systematisch optimiert. Wir diskutieren menschliches Verhalten im Wirtschaftsleben und wie es sich beschreiben lässt – darunter das Rationalmodell, aber auch bekannte Abweichungen (Biases) davon. Praxisbeispiele ermöglichen es uns, das Gelernte praktisch anzuwenden.
Advanced Topics in Economics
In der Mobilität gibt es drei grosse technologische Treiber des Wandels: Digitalisierung, Elektroantriebe und Automatisierung. In anderen Modulen wie beispielsweise Fahrzeugtechnologien studieren wir, wie realistisch, praktisch und effizient diese Technologien sind. Aufbauend auf diesen Inputs studieren wir in diesem Modul die Konsequenzen für Unternehmen, Konsumenten und Gesellschaft. Werden wir noch selbst Autos kaufen, wenn preiswerte vollautonome Taxis überall zur Verfügung stehen? Was geschieht mit der Nachfrage nach Autos? Wird es mehr oder weniger Staus geben, wenn Autos autonom fahren? Was bedeuten die Digitalisierung für intermodales Reisen? An welcher Stelle der Wertschöpfungskette werden zukünftig die Gewinne anfallen? Wie muss sich staatliche Regulierung von Verkehrsmärkten, von öV-Subventionen bis zu Traffic Management anpassen?
Mathematik, Technik und Naturwissenschaften
Mathematik I
Mathematik verbirgt sich in all unseren Lebensbereichen: Vom Blick auf die Uhr, über das Kuchenbacken, der Verbreitung von Infektionskrankheiten oder Sparen und Investieren. In dieser Sequenz lernen wir die höhere Mathematik kennen die in Mobility, Data Science und Economics benötigt wird. Themen beinhalten die Differentialrechnung in mehreren Dimensionen, wie sie in Algorithmen in Data Science oder für die Lösung von Problemen in Economics zum Einsatz kommen. Die faszinierende Welt der Statistik ist ein weiterer Schwerpunkt, da die Statistik in allen Bereichen des Studiums zentral zum Verstehen der Welt mittels empirischer Verfahren beiträgt.
Mathematik II
Die Inhalte von Mathematik 1 und 2 sind im Kurzbeschrieb von Mathematik 1 zusammenfassend erläutert.
Verkehrsphysik
Im Modul Verkehrsphysik erhalten wir wichtige Grundlagen für die Module Naturwissenschaft des Klimawandels, Verkehrstelematik und Fahrzeugtechnologien vorbereitet. Beispiele sind Trägheit der Masse, Geschwindigkeit und Bremsweg, Masse und Unfallschwere und der resultierende positive-Feedback loop im Design von Fahrzeugen.
Naturwissenschaften des Klimawandels
Dieses Modul beschäftigt sich mit dem Klimawandel. Zuerst betrachten wir die Evidenz für den Klimawandel und dessen Stärke. Dabei betrachten wir insbesondere die Frage der Anthropogenität des Klimawandels. Wir untersuchen, welche Klimagase zu welchem Anteil zum Klimawandel beitragen, um herauszufinden, warum einige Gase so viel klimaschädlicher sind als andere. Besondere Aufmerksamkeit widmen wir dabei dem Mobilitäts- und Transportsektor und der Rolle unterschiedlicher Antriebsarten. Schliesslich wenden wir uns Prognosen zum Klimawandel zu und betrachten, wie bestimmte Massnahmen von Vermeidung, Capture bis zu Geoengineering, wirksam sein könnten. Dieses Modul baut auf das Modul Verkehrsphysik auf und ist Voraussetzung zum Besuch des Moduls Umweltökonomie.
Verkehrstelematik
Der Begriff Telematik setzt sich aus Telekommunikation und Informatik zusammen. Daher bereiten die Module Informatik und Statistik (W.MDSE_ASDSC02) und andere im Mobility und Data Science Bereich gut auf dieses Modul vor. Ziele von Verkehrstelematik sind zum Beispiel die dynamische Übermittlung von Informationen und Strassenverkehrsteilnehmer (z. Bsp. Stau in 2km), oder von Normen (z.B. derzeitige Höchstgeschwindigkeit 80 km/h). Die Implementierung von Dynamic Road Pricing (wie in Economics behandelt) ist ein weiterer Aspekt. Ferner geht es um die Physik von Stau und auch innerhalb von Menschenmassen und wie tödliche Massenpanik verhindert werden kann.
Fahrzeugtechnologien
Technologie, insbesondre Antriebstechnologie bestimmt unsere Mobilität. Der Siegeszug der Eisenbahn wurde durch die Dampfmaschine möglich. Der des Automobils durch Verbrennungsmotoren. Heutzutage versprechen zwei Technologien abermals die Mobilität zu revolutionieren. Einmal der Akku-gestützte Elektroantrieb, zum anderen das zum einen vollautomatische Fahren, das die Opportunitätskosten des Fahrens drastisch senkt, zum anderen neuen, breiten Gruppen wie Kindern und älteren Menschen selbständige Teilhabe an der Individualmobilität ermöglicht.
