Künstliche Intelligenz im Straßenverkehr

07.07.2020

KI Straßenverkehr

Das Verkehrsnetz stößt immer deutlicher an seine Grenzen. Es steht seit Jahrzehnten in der öffentlichen Diskussion. Wie lassen sich Staus vermeiden, wie kann der Verkehrsfluss optimiert und die Zahl der Verkehrstoten gesenkt werden? Dass allein Änderungen der Straßenverkehrsordnung wenig bringen hat sich herumgesprochen. Ein generelles Umdenken ist gefragt: Mehr ÖPNV, intelligente Verkehrsvernetzung und Autonomes Fahren sind die Stichworte. Welchen Beitrag kann Künstliche Intelligenz für die Optimierung des Straßenverkehrs leisten?

Punktuell und global einsetzbar

Künstliche Intelligenz wird sowohl punktuell wie übergreifend für den Straßenverkehr und vor allem das Autofahren genutzt. Einzelne Funktionen, bei der KI mit Erfolg zum Einsatz kommt, sind zum Beispiel die automatische Abstandserkennung oder das Einparken. Solche Systeme werden mithilfe einer großen Zahl von Trainingsdaten immer raffinierter und genauer.

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Künstliche Intelligenz hat im Straßenverkehr ein hohes Potenzial. Sie kann das Fahren nicht nur bequemer und sicherer, sondern auch ökologischer und intelligenter machen. Fortgeschrittene Algorithmen, die auf den Prinzipien von Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Big Data beruhen, berücksichtigen für die Optimierung des Verkehrsflusses und die Verbesserung der individuellen Fortbewegung beispielsweise das Verkehrsaufkommen und die Parkplatzsituation in Echtzeit. Dadurch wird der Nutzer möglichst schnell, sicher und bequem an das Ziel seiner Tour gebracht. Die allgemeine Vernetzung („Internet der Dinge“) kann dazu beitragen, solche Prozesse maßgeblich zu beschleunigen und teilweise erst möglich zu machen.

KI im Straßenverkehr: Die Akzeptanz wächst

Wie sieht es um die Akzeptanz von KI im Straßenverkehr aus? Die Mehrheit der Bundesbürger befürwortet den Einsatz von KI für die Optimierung des Verkehrsflusses, vor allem im Sinne von mehr Sicherheit. So zumindest geht es aus einer Studie des Digitalverbands Bitcom hervor. Mehrheiten von bis zu 90 Prozent ergeben sich zum Beispiel, wenn es darum geht, mithilfe von Künstlicher Intelligenz

  • Staus frühzeitig zu erkennen, um diese rechtzeitig zu umfahren,
  • vor kritischen Situationen zu warnen, um Unfälle zu vermeiden,
  • Ampelschaltungen zu optimieren, um den Verkehrsfluss zu steuern.

Auf der anderen Seite wird an Konzepten geforscht, die den menschlichen Fahrer teilweise oder sogar komplett überflüssig machen. Bei dem Thema Autonomes Fahren sind die Befragten eher skeptisch. Hier zeigt sich allerdings ein deutlicher Generationen-Unterschied. KI-Systeme, die selbstständig das Lenkrad übernehmen, stoßen bei den Jungen tendenziell auf mehr Befürworter als bei den Alten.

Intelligente Verkehrslösungen mit KI

Viele Abläufe im Straßenverkehr können erheblich verbessert werden. Davon weiß jeder Autofahrer ein Lied zu singen, der minutenlang an einer Ampel stehen muss, obwohl dafür kein aktueller Grund ersichtlich ist – außer, dass die Ampelschaltung starr nach einem festgelegten, von der jeweiligen Verkehrslage völlig unabhängigen Muster abläuft. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz, um den Straßenverkehr stets anhand der aktuellen Lage auszurichten, hat viele Vorteile:

  • Flüssiger Verkehr, der ohne Staus auskommt, schont die Umwelt. Und hierfür ist weniger der Einsatz von Hardware als die Weiterentwicklung von Software nötig – auch dies ist ein relevanter Umweltaspekt.
  • Viele wirtschaftliche Prozesse, zum Beispiel Lieferungen, lassen sich dadurch optimieren. Die Wirtschaft zieht daraus einen hohen Gewinn.
  • Menschliches Versagen, der mit großem Abstand häufigste Unfallverursacher, kann durch eine umfassende Lenkung des Verkehrsflusses weitgehend ausgeschlossen werden. Die Eliminierung des Faktors Mensch könnte die Unfallzahlen drastisch reduzieren.
  • Im Transportwesen zeigen sich ebenfalls attraktive Möglichkeiten: Truck Platooning ist die Bezeichnung für das Konzept der elektronischen Kopplung mehrerer Lastkraftwagen, die auf der Autobahn in einer Kolonne fahren. Dabei sitzt nur in dem voranfahrenden Fahrzeug ein Mensch. KI übernimmt die Steuerung aller folgenden LKW.

All diese Punkte tragen dazu bei, das Gesamtsystem Verkehr zu optimieren. Davon profitieren alle Verkehrsteilnehmer – auch diejenigen, die ohne Zuhilfenahme digitaler Tools bisher nur eingeschränkt am Straßenverkehr teilnehmen konnten.

KI-Qualität entscheidet

Die Qualität von Software zum Einsatz im Straßenverkehr wird zum einen von der Programmierung der Algorithmen, zum anderen aber auch erheblich von der Menge und Güte der Trainingsdaten beeinflusst. Je zuverlässiger und realistischer Trainingsdaten für maschinelles Lernen sind, umso mehr Potenzial besteht deshalb auch für eine sichere Gestaltung des Straßenverkehrs.

Es ist aber ebenfalls klar, dass KI im Straßenverkehr gerade im gegenwärtigen Entwicklungsstadium viele Rückschläge hinnehmen muss. So machten in jüngster Zeit immer wieder Unfälle Schlagzeilen, die auf fehlerhafte Software zurückzuführen waren. Diese Einzelfälle sind realistisch betrachtet jedoch nur bedingt geeignet, Autonomes Fahren grundsätzlich infrage zu stellen. Denn eine abschließende Aussage über den Beitrag des Autonomen Fahrens zur Verkehrssicherheit und Senkung der Unfallzahlen setzt einen belastbaren Vergleich voraus, der zwei Zahlen miteinander ins Verhältnis setzt:

  1. Wie viele Unfälle sind durch falsche Programmierung verursacht?
  2. Wie viele Unfälle passieren in denselben Situationen aufgrund menschlichen Versagens?

Dass durch Softwarefehler verursachte Unfälle von der Öffentlichkeit aufmerksam verfolgt werden ist klar. Menschliche Unaufmerksamkeit als Unfallursache bringt es dagegen seltener in die Schlagzeilen. Das spricht aber nicht zwingend für die jederzeitige Überlegenheit der menschlichen Kontrolle.

Fazit

Künstliche Intelligenz im Straßenverkehr trägt dazu bei, Risiken rechtzeitig zu erkennen und das Fahren bequemer und einfacher zu machen. Auch für die Regulierung von Verkehrsströmen und sogar für die Planung von ganzen Straßensystemen leistet Künstliche Intelligenz einen produktiven Beitrag. Durch die Analyse von Verkehrsmustern, Verkehrsaufkommen und anderen Daten wird die Konzeption von Straßennetzen den Verhältnissen angepasst – für einen optimalen Verkehrsfluss, der sich nicht nur wirtschaftlich, sondern auch ökologisch bezahlt macht.

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Dieser Artikel wurde am 07.July 2020 von Jan Knupper geschrieben.

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Jan Knupper