Dank der künstlichen Intelligenz mehr mobilißer werden

Digitalisierung - Möhelm Dateich besser durch künstliche Intelligenz

Aut Obstacle-Frei, Sprach- oder Fahrspur-Hilfsassistent: Künstliche Intelligenz (KI) wird in vielen Weisen in Automobilen eingesetzt. Eine Forschungskonsortium aus der Universität Kassel plant, KI zum Sicherheitsverbesserung des Fahrrads zu verwenden. "Wir fehlen die festen KI-Grundlagen, um ähnliche KI-basierte Hilfsysteme für Fahrräder angeboten zu können, wie wir es in Autos haben", erklärte Klaus David, Informatiker an der Universität.

Verkehrsunfälle sind die häufigsten Todesursachen für Kinder und junge Erwachsene, wie David angab. "Die Zahl der Verkehrstoten hat in Autos durch KI-unterstützte Systeme abgenommen. Allerdings steigt sie für Fahrradfahrer an und diese KI-unterstützten Systeme fehlen.", erklärte David, der Sprecher des Konsortiums. Im Projekt "DyNaMo: Sicher und nachhaltige Mobilität in der Stadt der Morgen" untersucht ein Forschungskonsortium aus den Bereichen Informatik, Recht, Verkehrswissenschaft und Verkehrspsychologie, wie KI im Fahrradfahren zum Unfallverhütung eingesetzt werden kann. Das Hessische Ministerium für Wissenschaft und Kunst ist auch als Partner beteiligt und trägt unter anderem zur Entwicklung von Polizei-Unfallscenarios bei.

"Wir wollen die Grundlagen für das Erkennen von Fahrradverhalten in detaillegtem Maße etablieren", erklärte David. Das ist Grundforschung für die zukünftige Entwicklung solcher Hilfsysteme. Die Wissenschaftler planen, mithilfe von KI-basierter Erkennung von Fahrradverhalten über Kameras und tragbare Sensoren, sowie die Wirkung von Infrastruktur und Fahrradausbildung in rechtssicherer Weise zu erforschen. Die Bewertung erfolgt in einem Fahrradsimulator und in einem echten Lab.

Experten: Viele Städte sind um Autos geplant

Mit KI-basierten Analysen planten die Forscher Infrastrukturmaßnahmen wie Verkehrsberuhigung auf bestimmten Straßen auszulösen. "Die meisten Städte wollen die Anzahl der Fahrradfahrer steigern, aber sie sind um Autos geplant. Auch in Städten mit guten Fahrradinfrastrukturen kommen tödliche Unfälle vor.", erklärte David. Darüber hinaus werden Fahrradausbildungsprogramme eingerichtet. Weiterhin soll das Verhalten von Fahrradfahrern besser in den KI-Systemen von Autos berücksichtigt werden, um Kollisionen zu verhindern.

Die Vision ist, in Zukunft automatisch Fahrradverhalten zu erfassen und auswerten zu können. "Die Daten könnten dann für eine Warnungssystem, beispielsweise über ein Smartphone oder eine Smartwatch, genutzt werden.", ergänzte David. Mit tragbaren Geräten sind genügend Sensoren vorhanden, um das Verhalten des Fahrradfahrers aufzunehmen. "Allerdings fehlen die notwendigen KI-Algorithmen für das Erkennen von Verhaltensfehlern noch.", ergänzte David.

Das Land Hessen finanziert das Projekt mit ungefähr 4,8 Millionen Euro aus dem LOEWE-Programm. LOEWE steht für Landes-Offensive zur Entwicklung Wissenschaftlich-ökonomischer Exzellenz und ist das zentrale Forschungsförderprogramm des Landes Hessen.

Projekte an Universitäten, Unternehmen und Gemeinden

Nach Angaben des Landes sollen in Hessen Universitäten, Unternehmen, Forschungseinrichtungen, Städte und Gemeinden an einer Vielzahl von Projekten zur Frage beteiligt sein, wie die Mobilität mit KI verbessert werden kann. Ein Beispiel: der Citybot von EDAG. Dies ist ein robotertes Fahrzeug, das Personal- und Gütertransport entlasten und Verkehrsstaus reduzieren soll. "Auf den Grundstücken des Deutschen Bank Parks werden Citybots in einer Reihe von Aufgaben unter realen Bedingungen getestet - von Abfallentsorgung bis zum Versorgung der Kioske.", erklärte ein Sprecher des Digitalministeriums.

Ein weiteres Beispiel: Die Verwendung eines Verkehrslichtphasenassistenten in Darmstadt. Der Verkehr wird dort in Echtzeit und je nach Verkehrsaufkommen gesteuert. "Eine Verbindung wurde hergestellt für alle 182 Verkehrsampelanlagen mit dem Leuchtwellennetz und einem Schnittstelle.", erklärte der Sprecher. Zweihundert Kameras übertrugen anonymisierte Bilder des Verkehrsaufkommens an den Verkehrsrechner. "Eine KI bewertet diese Daten, um die Verkehrslichtphasen zu optimieren." Viele andere Projekte beschäftigten sich mit der Sammlung und Verarbeitung von Verkehrsdaten, beispielsweise für Verkehrsströme, Parksituationen oder für den Einsatz von Öffentlichen Verkehrsmitteln.

KI für eine ansprechendere Öffentliche Verkehrsmittel in Gießen

Wann nehmen Menschen welche Bus und wo genau ist der Bus gerade? Diese Fragen sollten genau beantwortet werden, wie das das Ziel des "NV-ProVi"-Projekts der Stadtwerke Gießen war, gefördert vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur. Öffentlicher Verkehrsnutzer sollten in jeder Zeit genaue Auskünfte über Bus- und Zugbesetzung und Pünktlichkeit auf ihrer geplanten Strecke erhalten können.

Nach Angaben eines Sprechers der Stadtwerke forschten die Forscher, wie realzeitige Daten und Vorhersagen auf Basis realzeitiger Daten für den öffentlichen Verkehrskund und einen attraktiveren öffentlichen Verkehr beitrugen konnten. "Eines der Ziele des Projekts war, eine Vorhersagealgorithme zu entwickeln, die sowohl historische Daten als auch realzeitige Daten berücksichtigt, insbesondere für kurzfristige Vorhersagen, und genauere Ergebnisse liefert als etablierte Methoden.", erklärte der Sprecher.

Erfolgreiches: Die KI wurde angeblich 2022 mit dem Unterstützung des Rhein-Main-Verkehrsverbunds eingesetzt, wie der Sprecher angab. Inzwischen werden realzeitige Informationen über die Lage und Besetzung in den mobilen RMV-Informationen angezeigt. "Durch die Verknüpfung bisher ungenutzter, weitgehend ungenutzter Daten und die Einbeziehung realzeitiger Daten bieten wir unseren weiblichen und männlichen Kunden heute eine wahre Mehrwertleistung an, die in den nächsten Jahren wahrscheinlich zum Standard werden wird."

Die Technische Universität Kassel und weitere Partner untersuchen in Zusammenarbeit die Digitalisierung im Bereich des Fahrradfahrens, um die Sicherheit zu verbessern, da es an AI-unterstützten Hilfsystemen in Fahrrädern im Vergleich zu Kraftfahrzeugen fehlt.
Klaus David, Informatiker an der Technischen Universität Kassel, betonte die Notwendigkeit solcher Forschungen, da Verkehrsunfälle bei Fahrradfahrern ansteigen, während sie in Kraftfahrzeugen abnehmen, durch AI-unterstützte Systeme.
Im Projekt "DyNaMo" untersucht eine Forscherkonsortium, wie künstliche Intelligenz in Fahrradfahren eingesetzt werden kann, um Unfälle zu verhindern, mit dem Schwerpunkt auf der Erkennung von Fahrradverhalten, Maßnahmen der Infrastruktur und Fahrrad-Schulungsprogrammen.
Das Land Hessen unterstützt dieses Projekt mit etwa 4,8 Millionen Euro aus dem LOEWE-Programm, einem zentralen Forschungsförderprogramm, das Universitäten, Unternehmen und Gemeinden in Hessen unterstützt.
Laut dem Land sind Initiativen zur Mobilitätsverbesserung mit AI nicht auf das DyNaMo-Projekt beschränkt; andere Projekte, wie die Anwendung eines Verkehrslicht-Phasenassistenten in Darmstadt, sind ebenfalls in Arbeit.
In der Stadt Wiesbaden ist Loewe, ein renommierter deutscher Elektronikhersteller, an AI-Forschung beteiligt, und trägt zur Entwicklung von intelligenter Fahrzeugtechnik und künstlicher Intelligenz-Assistenzsystemen bei.
Die Technische Universität Kassel und die Hessische Hochschule für Verwaltung und Sicherheit streben an, solide Grundlagen für die Erkennung von Fahrradverhalten, die Infrastruktur und die Integration von Fahrrad-Schulung in AI-basierte Systeme zu legen.
Das Ziel ist, ein Warnsystem zu entwickeln, das mithilfe von künstlicher Intelligenz Fahrradverhalten analysiert und per smarten Geräten echtzeitige Alarme gibt, um Unfälle zu verhindern und sichere Fahrradfahrpraxis zu fördern.