Die Bevölkerung großer Städte zieht zunehmend in die urbanen Zentren, was sowohl Herausforderungen als auch Chancen mit sich bringt. Zu den drängendsten Problemen zählen Staus, ein Problem, das angesichts der zunehmenden städtischen Dichte dringende Lösungen erfordert.

Welche Maßnahmen werden ergriffen, um sicherzustellen, dass das Bevölkerungswachstum keine negativen Auswirkungen auf die Umwelt hat? Ein vielversprechender Ansatz liegt in der Künstlichen Intelligenz (KI), die weit über Architektur und Stadtplanung hinausgeht. KI könnte der Schlüssel sein, um das städtische Verkehrsmanagement zu verbessern, den öffentlichen Nahverkehr zu optimieren und städtische Gebiete effizienter und nachhaltiger zu gestalten.

Gleichzeitig ist Big Data für Verkehrsbehörden seit langem ein wichtiges Instrument zur Analyse und Lösung von Verkehrsproblemen. KI spielt nun eine immer wichtigere Rolle bei der Vorhersage von Verkehrsmustern und -ergebnissen und ermöglicht es Städten, proaktive statt reaktive Lösungen zu implementieren.

Einführung in die Herausforderungen des Stadtverkehrs

Angesichts des anhaltenden Bevölkerungswachstums in den Städten werden Verkehrsstaus zu einem immer drängenderen Problem. Eine erste Analyse des Problems lässt sich in drei Hauptbereiche unterteilen:

• Zunehmende Verkehrsdichte: Die städtischen Gebiete werden dichter, was zu einem höheren Fahrzeugaufkommen auf den Straßen führt.
• Ineffizienter öffentlicher Nahverkehr: Viele Verkehrssysteme sind nicht ausreichend strukturiert, um den wachsenden Anforderungen der Stadtbevölkerung gerecht zu werden, was zu Überfüllung und Verspätungen führt.
• Steigende Schadstoffwerte: Zunehmender Verkehr führt zu höheren Emissionen, die wiederum Umwelt- und Gesundheitsrisiken bergen. Laut einer Studie der Yale University kann eine längere Belastung mit von der US-Umweltschutzbehörde EPA regulierten Schadstoffen – ausgenommen Kohlenmonoxid und Blei – zu einer Überempfindlichkeit der Atemwege führen. Mit der Zeit kann diese Belastung Atemwegsinfektionen verstärken, Symptome verschlimmern und die Lungenfunktion, insbesondere bei Kindern, beeinträchtigen.

Zu diesen Herausforderungen kommt noch hinzu, dass es für Städte aufgrund des Mangels an Big-Data-Analysen in Echtzeit schwierig ist, wirksame Verkehrsmanagementpläne umzusetzen und umgehend auf veränderte Bedingungen zu reagieren.

Die Rolle von Big Data im Verkehrsmanagement

Die wachsende Verfügbarkeit von Daten sowie die Synergie zwischen Künstlicher Intelligenz und Big Data spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung intelligenter Verkehrssysteme. Diese Technologien optimieren Verkehrsplanung, -prognose und -management, senken Transportkosten und verbessern gleichzeitig die Leistung im öffentlichen Nahverkehr, bei Mitfahrgelegenheiten und im intelligenten Parken.

Systeme, die KI und Big Data nutzen, können städtische Umgebungen durch Echtzeitanpassungen und prädiktive Analysen verbessern. Dies wird durch die Integration von IoT-Geräten, Sensoren und vernetzter Infrastruktur erreicht. Dies ermöglicht datengesteuerte Entscheidungen, die Innovation, Investitionen und eine nachhaltige Stadtentwicklung fördern.

Diese technologische Entwicklung ebnet den Weg für vernetzte und automatisierte Mobilität (CAM – Connected and Automated Mobility) – eine Zukunft, in der autonome und vernetzte Fahrzeuge ohne menschliches Eingreifen fahren. Durch die Verbesserung von Sicherheitsstandards und den Ausbau gemeinsamer Mobilitätsdienste hat CAM das Potenzial, das städtische Verkehrsmanagement und die Gesamteffizienz weiter zu optimieren.

Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Verkehrssteuerung und -optimierung

KI-gesteuerte Verkehrsmanagementsysteme nutzen sowohl historische als auch Echtzeitdaten für präzise prädiktive Analysen. So können Behörden den Verkehrsfluss effizient steuern, umleiten und optimieren. Durch die kontinuierliche Überwachung von Verkehrsmustern bieten diese Systeme proaktive Lösungen zur Stauvermeidung.

Die Land Transport Authority in Singapur setzt maschinelles Lernen ein, um die Verkehrslage vorherzusagen und Routen dynamisch anzupassen. Das System sammelt Echtzeitdaten von GPS-Fahrzeugen, Verkehrskameras und sogar aus sozialen Medien und schlägt Fahrern alternative, weniger überlastete Routen vor.

Intelligente, KI-gesteuerte Ampeln analysieren Daten von Sensoren, Kameras und GPS-Geräten und ermöglichen so eine adaptive Verkehrssteuerung. Durch die kontinuierliche Anpassung der Signalzeiten an die Echtzeitbedingungen verbessern sie die Verkehrseffizienz. Ein Beispiel ist das Smart Traffic Control-System von San Diego, das Big Data von vernetzten Fahrzeugen nutzt, um die Ampelkoordination zu optimieren.

Im öffentlichen Nahverkehr hilft KI bereits dabei, die effizientesten Routen, Fahrpläne und Transportkapazitäten zu ermitteln und Störungen und Unfälle in Echtzeit zu melden. Sie verbessert die Sicherheitsüberwachung, indem sie Fahrgäste erkennt, die zu nahe an der Bahnsteigkante stehen, Personen in Not identifiziert und ein schnelles Eingreifen des Personals ermöglicht. KI-Systeme helfen auch bei der Erkennung von Fahrpreishinterziehung, zurückgelassenen Gegenständen, Waffen und anderen potenziellen Sicherheitsrisiken.

Darüber hinaus wird KI zur Verbesserung der städtischen Radinfrastruktur erforscht. Transport for London nutzt KI-gestützte Analysen, um die Nutzung von Radwegen zu bewerten und zu verbessern und so nachhaltige Mobilitätslösungen zu fördern.

Herausforderungen und Einschränkungen

Künstliche Intelligenz und Big Data bieten zwar ein transformatives Potenzial für das Verkehrsmanagement, es bleiben jedoch mehrere ungelöste Herausforderungen und Bedenken bestehen.

Ein zentrales Thema ist die Ethik. Diese Technologien sollen Leben retten und verbessern, doch im Extremfall könnten KI-gesteuerte Systeme vor schwierigen moralischen Entscheidungen stehen. Wie würde beispielsweise ein autonomes Fahrzeug zwischen zwei unvermeidbaren Kollisionen entscheiden? Der ethische Rahmen, der diesen Entscheidungen zugrunde liegt, bleibt ein kritisches Anliegen.

Ein weiteres erhebliches Risiko ist die Cybersicherheit. KI-gesteuerte, vernetzte Fahrzeuge und Verkehrsleitsysteme sind anfällig für Hackerangriffe. Ein kompromittiertes System könnte unbefugte Kontrolle über Fahrzeuge oder Infrastruktur ermöglichen und so die öffentliche Sicherheit ernsthaft gefährden. Darüber hinaus könnten Datenschutzverletzungen sensible Fahrgastdaten offenlegen, Verkehrsnetze stören und das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI-gesteuerte Mobilitätslösungen untergraben.

Schließlich stellen die hohen Kosten weiterhin ein Hindernis dar. Die Implementierung eines KI-basierten Verkehrsmanagements erfordert erhebliche Investitionen, was wirtschaftlich schwächere Regionen benachteiligen könnte. Entwicklungsländer könnten Schwierigkeiten haben, sich diese fortschrittlichen Systeme zu leisten, was zu einer wachsenden technologischen Kluft in der städtischen Mobilität führen würde.

Zukünftige Trends im intelligenten Verkehrsmanagement

Trotz dieser Herausforderungen breiten sich KI-gestützte Mobilitätslösungen rasant aus. Ein McKinsey-Bericht prognostiziert, dass die Integration von KI in den städtischen Verkehr die Pendelzeit um 20 % verkürzen, die Pünktlichkeit um 10 % erhöhen und die Wartezeiten der Fahrgäste um 15 % verkürzen könnte.

Die Integration von 5G-Technologie und KI dürfte die urbane Mobilität revolutionieren. Die hohe Geschwindigkeit und geringe Latenz von 5G ermöglichen eine Echtzeit-Verkehrsüberwachung und ermöglichen so sofortige Entscheidungen in komplexen städtischen Umgebungen.

Darüber hinaus reduziert KI-gesteuerte Verkehrsoptimierung den Kraftstoffverbrauch und minimiert Treibhausgasemissionen. Dies bekämpft die Umweltverschmutzung und senkt das Risiko von Atemwegserkrankungen. Durch einen reibungsloseren Verkehrsfluss kann KI zu nachhaltigeren und effizienteren städtischen Verkehrsnetzen beitragen.