Big Data und KI im intelligenten Verkehr

KI‑gesteuerte Ampeln passen Grünzeiten dynamisch an das Echtzeit‑Verkehrsgeschehen an. Das Surtrac‑System in Pittsburgh nutzt Kameras und Radar an jeder Kreuzung, um herannahende Fahrzeuge zu erkennen und prädiktive Modelle zu betreiben, die Ampelpläne sofort optimieren. Kreuzungen kommunizieren miteinander, sodass nachgelagerte Signale wissen, wann Verkehr naht.

Machine‑Learning‑Modelle sagen voraus, wo und wann Engpässe entstehen, indem sie historische Muster, Wetter und Sonderereignisse analysieren. KI‑Systeme können Probleme im Voraus 'sehen' und Stadtplaner in die Lage versetzen, Verkehr präventiv umzuleiten oder Mautgebühren anzupassen, bevor Staus entstehen.

Studien berichten, dass KI‑Algorithmen, die mit Verkehrs‑kameras und GPS‑Daten trainiert wurden, künftige Staus deutlich besser vorhersagen als manuelle Methoden und den Behörden damit Zeit für proaktives Handeln verschaffen.

Navigations‑Apps nutzen Big Data, um in Echtzeit schnellere Routen zu empfehlen. Google Maps und Waze sammeln umfangreiche Fahrzeugtrajektorien und Vorfallmeldungen von Nutzerinnen und Nutzern und setzen KI ein, um historische Geschwindigkeitsprofile mit Live‑Bedingungen zu kombinieren. Die App schlägt Umleitungen vor, wenn sich ein vorhergesagter Stau bildet, und einige Systeme senden alternative Routenvorschläge zeitgleich an Tausende Fahrzeuge.

KI analysiert Kamerastreams und Sensordaten, um Unfälle oder gefährliche Zustände sofort zu erkennen. Computer‑Vision‑Algorithmen detektieren stehende Fahrzeuge, Trümmer, Schlaglöcher, vereiste Stellen oder Fußgänger auf der Fahrbahn und senden sofort Warnungen an Fahrerinnen, Fahrer und Betreiber.

Das Verkehrslabor in Dubai geht noch einen Schritt weiter, indem es unfallanfällige Stellen identifiziert, sodass Behörden vorbeugende Maßnahmen im Voraus einsetzen können. Crowdsourced‑Meldungen werden gebündelt, um Gefahren schneller zu bestätigen als traditionelle Notrufe.

Big Data verbessert Bus-, U‑Bahn‑ und Fahrradnetze. KI verfeinert Busfahrpläne auf Basis von Auslastungsmustern und Verkehrsprognosen. In London wurden KI‑Kameras und Sensoren erprobt, um Passagierströme zu steuern und Drehkreuze um bis zu 30 % zu beschleunigen.

Analysen synchronisieren Busse und Züge mit Ampeln und untereinander, wodurch Wartezeiten reduziert werden. Verkehrsbetriebe analysieren die Nutzung von Leihrädern und E‑Scootern (über App‑Daten), um neue Radwege zu planen und multimodale Netze zu optimieren.

Speditions‑ und Lieferflotten nutzen Echtzeit‑Verkehrsanalysen, um Routen für Kraftstoffeffizienz zu optimieren. Big‑Data‑Plattformen verarbeiten Live‑Verkehrsdaten, um Frachtfahrzeuge um Verzögerungen herumzuleiten und Kosten deutlich zu senken. Lagerhäuser verwenden prädiktive Modelle, um Sendungen auf verkehrsarme Zeitfenster zu timen, und dynamische Routenoptimierungs‑KI ist inzwischen Standard in moderner Logistiksoftware.

Das Sammeln und Zentralisieren von Bewegungsdaten wirft Datenschutzfragen auf. Behörden müssen sicherstellen, dass persönliche Fahrinformationen anonymisiert und geschützt werden.

Cybersicherheitsmaßnahmen sind entscheidend, um unbefugten Zugriff auf Verkehrskontrollsysteme zu verhindern.

Intelligente Systeme benötigen umfangreiche Hardware – von flächendeckenden Sensoren über hochgeschwindige Kommunikationsnetze (4G/5G) bis hin zu leistungsfähiger Recheninfrastruktur. Die Aufrüstung veralteter Verkehrsausrüstung ist kostspielig, und laufende Wartung ist aufwändig, insbesondere in Städten mit alternder Infrastruktur.

Verkehrsdaten stammen von vielen Behörden und privaten Unternehmen. Das Zusammenführen von Streaming‑GPS aus Smartphones mit legacy‑Schleifendetektoren oder Agentur‑Datenbanken ist komplex. Unterschiede in Datenformaten, Abdeckungslücken und verrauschte Sensoren stellen technische Herausforderungen dar.

Viele Städte kaufen inzwischen GPS‑Daten von Google/Waze zur Ergänzung ihrer eigenen Sensoren, doch die Zusammenführung dieser Quellen erfordert robuste Dateningenieursarbeit und sorgfältige Validierung.

KI‑Entscheidungen müssen fair und gerecht sein. Wenn Signalprioritäten bestimmte Routen oder Stadtteile bevorzugen, entstehen Gerechtigkeitsprobleme. Systeme müssen so abgestimmt werden, dass alle Nutzerinnen und Nutzer fair behandelt werden.

Verkehrsverantwortliche müssen sicherstellen, dass KI nicht unbeabsichtigt Radfahrende, Fußgänger oder benachteiligte Viertel benachteiligt. Singapur besteht zum Beispiel auf menschlicher Aufsicht, um Verzerrungen zu verhindern und faire Ergebnisse sicherzustellen.

KI‑Modelle können unter ungewöhnlichen Bedingungen (extremes Wetter, große Zwischenfälle) versagen. Planer betonen, dass diese Werkzeuge menschliche Operatoren unterstützen, nicht ersetzen sollten. Wie Seouls Verkehrsleiter anmerkte, sollte KI als "Assistent" für menschliche Entscheidungsträger fungieren.