Verkehr in der Stadt: Wenn KI weiss, wo der Stau dräut
Wissen, wo bald eine Blechlawine anrollt: Forscher der Universität von Melbourne haben ein System entwickelt, bei dem künstliche Intelligenz vorhersagt, wo in drei Stunden Staus auftreten. Das laut den Wisssenschaftlern weltweit erste Prognosemodell dieser Art soll helfen, den Verkehr in Grossstädten zu optimieren und die Verkehrssicherheit verbessern.
Quelle: Ulleo, Pixabay-Liznez
Das System soll dafür sorgen, dass sich weniger Verkehr durch die Innenstädte wälzt.
Mit dem System können die Verkehrssignale so optimiert werden, dass prognostizierte Staus gar nicht erst auftreten, wie Majid Sarvi, Studienleiter für Transport an der Universität von Melbourne erklärt. „Aimes überwacht den Verkehr und registriert dabei mit Hilfe maschinellen Lernens komplexe Verkehrsmuster im gesamten Netz.“ Wenn man die Anwendung hochskalieren könne, um eine genauere Vorhersage mit maschinellem Lernen und Echtzeitdaten zu ermöglichen, wird es bald möglich sein, Verzögerungen an neuralgischen Punkten in Melbourne aber auch an vielen Orten auf der ganzen Welt erheblich zu reduzieren, so der Wissenschaftler.
Unfälle verhindern, kurz bevor sie passieren
"Biegt ein Motorrad im Stau nach rechts ab und fährt ein grösseres Fahrzeug über das Motorrad hinweg, ist das ein übler Unfall, der oft tödlich endet", fährt Sarvi aus. „Kann das System das Motorrad hingegen sehen und rechtzeitig reagieren, dann lässt sich das Leben des Motorradfahrers retten." Laut Sarvi liessen sich mit Aimes somit nur Verkehrstote und schwere Verletzung verhindern, indem Unfälle vorhergesagt werden, bevor sie passieren, sondern auch im beinahe letzten Moment. Das heisst, wenn sich Unfälle mitten im Verkehr anbahnen.
Hinter dem Projekt steht neben der Universität Melbourne das auf die Prognose von Verkehrsstörungen spezialisierte Unternehmen Peak Hour Urban Technologies. Verkehrsdaten stellt das Verkehrsministerium des Bundesstaates zur Verfügung und die Rechen- sowie Speicherleistung Amazon Web Services (AWS).
Sicheres autonomes Fahren?
„Um den Verkehr in Grossstädten vorherzusagen und zu optimieren verfolgen wir einen multidisziplinären Ansatz, der detaillierte Informationen über Mobilität mit einer Vielzahl von Echtzeit-Datenanalysen kombiniert", sagt Omid Ejtemai, Gründer und CEO von PeakHour Urban Technologies. Das weltweit erste Prognosemodell soll damit laut seinen Schöpfern auch helfen, den Weg in die Zukunft vernetzter und autonomer Fahrzeuge zu ebnen. (mai/mgt)
Internettipp: Website zum Projekt der Universität von Melbourne https://eng.unimelb.edu.au/industry/aimes
