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Künstliche Intelligenz im Verkehrssektor

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Ein Roboter blickt zur Seite. Der Kopf sieht menschlich aus, da er ein Gesicht aus Latex hat. Der Rest des Körpers besteht aus Metall und Kabeln.

Wenn von künstlicher Intelligenz (KI) gesprochen wird, denken viele Menschen an eigenständige Roboter. Beim Gedanken an diese Science-Fiction Idee stellen sich vielen Menschen die Nackenhaare auf. Doch wie weit ist künstliche Intelligenz überhaupt fortgeschritten? Kann KI das Steuern von Fahrzeugen schon eigenständig übernehmen und welche Rolle spielt KI bisher im Verkehrswesen? Bevor das geklärt werden kann, sollte man aber wissen, was KI überhaupt ist.

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Ein Mann mit blauem Hemd und Brille steht im linken Bereich des Bildes. Rechts hinter ihm ist ein technischer Aufbau zu sehen.

Benjamin Maschler forscht an der Universität Stuttgart an KI und dem Einsatz zur frühzeitigen Erkennung von Teilverschleiß.

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Server in einem Rechenzentrum.

Der Einsatz von KI ergibt dort Sinn, wo große Datenmengen nötig sind. Im besten Fall in einem Einsatzgebiet, dass sich häufig wiederholt. Wichtig ist, dass das zu Grunde liegende Problem mit den bereitgestellten Informationen lösbar ist. Gerade bei repetitiven Arbeiten kann es sinnvoll sein Menschen von diesen Aufgaben abzulösen, um ihnen spannendere Aufgaben zu ermöglichen.

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Platinen stehen offen und aufeinandergesteckt auf einer Arbeitsfläche. Viele Kabel sind an Ihnen angeschlossen. An jeder Platine leuchten kleine Lampen in rot. Manchmal blinken grüne Lampen auf.

Künstliche Intelligenz arbeitet mit großen Datenmengen. Egal ob stationär in einer Ampel oder mobil im Auto - Daten müssen schnellstmöglich ausgetauscht werden. Deutschland muss  deutlich mehr in den Ausbau der digitalen Infrastruktur investieren, um die notwendigen Datenmengen austauschen zu können.

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Ein Mann mit blauem Hemd und Brille steht im linken Bereich des Bildes. Rechts hinter ihm ist ein technischer Aufbau zu sehen.
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Kameras an einer Hauswand sind in verschiedene Richtungen ausgerichtet.

Da in Deutschland der Datenschutz ein hohes Gut ist, kann KI in manchen Fällen nicht ihr volles Potenzial entfalten. Je mehr Daten Nutzer von sich preisgeben, desto mehr Informationen hat die KI, um Entscheidungen zu treffen oder genauere Vorhersagen zu treffen. Je nach Anwendungsbereich können das Daten wie Alter, Geschlecht oder auch Nutzungsverhalten sein. Je mehr die KI über uns weiß, desto besser und zielgerichteter kann sie arbeiten. Doch wollen wir das?

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Süßer Roboter guckt dich direkt an.

Auch wenn die KI dem Menschen einige Aufgaben abnehmen kann, wird es lange dauern, bis der Mensch in der Arbeitswelt nicht mehr gebraucht wird. Einfache Arbeiten werden von der KI übernommen und bei komplexeren Aufgaben kann sie Hilfestellungen geben. Aber gerade in ungewöhnlichen Situationen kann der Mensch mit seiner Kreativität punkten. Schließlich kann die KI nur auf Probleme reagieren, die sie bereits aus ihren Übungsdaten kennt.
Sowohl Datenschutzbedenken als auch das mangelnde Vertrauen in Maschinen wird noch lange dafür sorgen, dass KI den Menschen nicht vollständig verdrängen wird. Eine maschinelle Revolution in der wir Menschen unterdrückt werden, ist also auch weiterhin nur eine Idee der Science-Fiction. 

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Eine Multimedia Reportage von: Antoine Diebow, Friedrich Klingmann und David Schober. Mit besonderem Dank an Bachelor of Science Leander Geiger, Professor Doktor Frank Köster und Master of Science Benjamin Maschler.

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Blick auf eine einspurige Straße aus einem Auto heraus. An der Seite stehende Autos werden blau markiert, Fußgänger und ein Fahrradfahrer, der gegen die Fahrtrichtung fährt als rot. Schilder und Ampeln werden gelb markiert.

Beim autonomen Fahren muss die KI potenzielle Gefahren frühzeitig erkennen, um innerhalb von Millisekunden eine Entscheidung zu treffen. Das ist auf einheitlichen Straßen mit klarer Verkehrslage einfacher. Deshalb kann KI auf Autobahnen bereits gut das Steuer übernehmen, aber für den Wilden Westen deutscher Innenstädte wird das noch länger dauern.

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Grafik zu den 6 Stufen des autonomen Fahrens. Bei den Stufen 0 bis 2 muss der Fahrer sich auf den Verkehr konzentrieren, auch wenn er selbst nicht lenkt oder die Pedale benutzt. Der Fahrer überwacht die KI. Bei Stufe 0 gibt die KI Warnungen und kurzfristige Hilfestellungen. Beispiele sind Bremsassistent, Spurhalteassistent und Spurwechselassistent. Bei Stufe 1 unterstützt die Ki beim Lenken, Bremsen oder Beschleunigen. Beispiele sind Spurzentrierung oder Abstandsregeltempomat. Bei Stufe 2 können diese Vorgänge gleichzeitig stattfinden. Bei den Stufen 3 bis 5 muss sich der Mensch nicht mehr auf den Verkehr konzentrieren. Bei Stufe 3 informiert die KI, wenn der Fahrer eingreifen muss. Bei den Stufen 3 und 4 übernimmt die KI nur in bestimmten Situationen das Steuer. Ein Beispiel für Stufe 3 ist der Stau Chauffeur. Bei Stufe 4 sind zum Beispiel schon lokale, fahrerlose Taxis möglich. Bei Stufe 5 kann die KI das Fahren immer und überall übernehmen.

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Eine Regionalbahn fährt am Bahnsteig vorbei.

Beim Schienenverkehr ist Platz ein knappes Gut und deshalb ein wichtiger Entscheidungsfaktor. An engen Stellen müssen sich mehrere Züge eine Schiene teilen. Welcher Zug dabei bevorzugt werden sollte, um so wenig Verzögerung wie möglich im gesamten Betriebsverlauf zu bewirken, ist eine schwere Entscheidung. Im Betriebsalltag bleibt dafür oft nur wenig Zeit. Die KI kann dabei helfen, da sie sich schneller einen Überblick verschaffen kann und auf dieser Basis eine pragmatische Entscheidung trifft.

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Roboter Arme in einer Fertigungsstraße.

Ausfälle von Zügen können auch durch die sogenannte predictive maintenance vermieden werden. Dabei erkennt die KI frühzeitig Teile, die ausgetauscht werden müssen, bevor sie überhaupt kaputt gehen. Mechaniker können sich dann rechtzeitig um den Austausch des entsprechenden Teils kümmern. So werden unter anderem Unfälle durch Verschleißteile minimiert und größere Schäden verhindert. Zukünftig könnten einfache Reparaturen auch von der Maschine selbst durchgeführt werden.

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Zu sehen ist eine Ampel, die von rot auf grün schaltet.

Im Alltag werden sie oft als lästig wahrgenommen, schließlich schalten Ampeln immer auf Rot, wenn man auf sie zufährt. Intelligente Ampeln können dabei helfen, den Verkehrsfluss zu verbessern, da sie ihre Ampelphase an den Verkehr anpassen. Um das zu lernen, muss eine KI mit einer großen Menge an Daten gefüttert werden, um den Verkehrsfluss zu verstehen. Mit diesen Daten und einer Kamera kann die Ampel dann die Lage erkennen und einschätzen.

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Ein Mann mit Brille und schwarzem Hemd sitzt im linken Bereich des Bildes. Während seiner Erklärung wird ein Video eingeblendet, das eine Kreuzung zeigt, an der Autos fahren. Die KI erkennt Fahrzeuge. Sie markiert klassifiziert die Fahrzeuge.

Leander Geiger arbeitet an der Universität Stuttgart an einer KI, die den Verkehrsfluss an wichtigen Verkehrsknoten überwacht. Dabei lernt sie zu welcher Zeit welche Art von Fahrzeugen über diese Kreuzung fährt.

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Blick auf eine mehrspurige Straße aus einem Auto heraus. Andere Autos werden von der KI mit blauer Farbe und einem Kasten markiert. Schilder und Ampeln werden gelb hervorgehoben.

In Zukunft können intelligente Ampeln auch mit Autos verbunden werden. Dieser Austausch ermöglicht einen besseren Verkehrsfluss. Die KI der Ampeln sammelt Informationen wie Geschwindigkeit und Distanz der sich nähernden Verkehrsteilnehmer und informiert sie, welche Geschwindigkeit gefahren werden muss, um die Grünphase der Ampel zu erreichen. Durch intelligente Verbundsysteme könnten grüne Wellen keine Seltenheit mehr bleiben.

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