Verkehrssteuerung: Wie Google Ampeln mit Künstlicher Intelligenz optimiert

Einführung in das Projekt "Green Light"

Google hat ein neues Projekt ins Leben gerufen, das darauf abzielt, den Verkehrsfluss in Städten weltweit zu verbessern. Das "Green Light"-Projekt nutzt Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um Ampelschaltungen zu optimieren und Staus zu reduzieren. Erste Tests zeigen vielversprechende Ergebnisse, insbesondere in Städten wie Seattle, Rio de Janeiro und Hamburg.

Funktionsweise des Systems

Das Herzstück des Projekts ist eine KI-basierte Software, die Verkehrsdaten in Echtzeit analysiert und Optimierungsvorschläge für Ampelschaltungen macht. Diese Daten stammen hauptsächlich aus Google Maps, wobei die Bewegungsmuster von Fahrzeugen und Fußgängern berücksichtigt werden. Die KI-Modelle analysieren die Interaktion zwischen Fahrzeugen und Ampeln, insbesondere an Kreuzungen, und entwickeln darauf basierend Empfehlungen für die Anpassung der Ampelschaltungen.

Erste Ergebnisse und Erfahrungen

In Seattle, einer der Pilotstädte, konnte das "Green Light"-Projekt bereits einige Erfolge verbuchen. Der Verkehrsfluss auf viel befahrenen Straßen hat sich verbessert, und die Anzahl der Fahrzeugstopps konnte um bis zu 30 Prozent reduziert werden. Dies führt nicht nur zu einer Verringerung der Wartezeiten, sondern auch zu einem geringeren Kraftstoffverbrauch und somit zu weniger Emissionen.

Herausforderungen und Kritik

Trotz der positiven ersten Ergebnisse gibt es auch kritische Stimmen. Henry Liu, Leiter des Instituts für Verkehrsforschung an der Universität Michigan, betont, dass die Effizienz der KI stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten abhängt. In Städten wie Birmingham, wo veraltete Ampelzeiten verwendet werden, konnte die benötigte Zeit an Kreuzungen um 20 bis 30 Prozent reduziert werden. Allerdings sind diese Daten oft nicht aktuell, was die Vergleichbarkeit erschwert.

Lokale Anpassungen und globale Ausrichtung

Das "Green Light"-Projekt wird global in über 70 Kreuzungen in 12 Städten getestet. Dabei berücksichtigt Google lokale Besonderheiten, um die Effizienz der Ampelsteuerung in verschiedenen städtischen Umgebungen sicherzustellen. In Hamburg, der ersten deutschen Stadt im Projekt, wird die Technologie bereits erfolgreich eingesetzt. Die Stadt konnte durch die optimierten Ampelschaltungen den Verkehrsfluss verbessern und die Emissionen reduzieren.

Technologische Vorteile

Ein großer Vorteil des Projekts ist die Nutzung vorhandener Infrastruktur. Es müssen keine teuren, fest installierten Sensoren installiert werden. Stattdessen werden vorhandene Verkehrsdaten von Google Maps verwendet, die von Fahrzeugen und Smartphone-Nutzern gesammelt werden. Diese fungieren als "mobile Sensoren", die Daten in Echtzeit liefern.

Ausblick und zukünftige Entwicklungen

Google plant, das "Green Light"-Projekt weiter auszubauen und die Technologie in mehr Städten weltweit zu implementieren. Künftige Versionen könnten Echtzeitanpassungen ermöglichen und so noch dynamischer auf Veränderungen im Verkehrsfluss reagieren. Städte und Regionen, die an einer Teilnahme interessiert sind, können sich über ein Online-Formular auf der Projektseite von Google auf die Warteliste setzen lassen.

Weitere Einsatzmöglichkeiten von KI im Verkehr

Abseits von Ampelschaltungen bietet Künstliche Intelligenz zahlreiche weitere Anwendungsmöglichkeiten im Verkehrsbereich. In Hamm wurde beispielsweise die erste komplett KI-gesteuerte Ampel Deutschlands installiert. Diese erkennt den Verkehr bereits 70 Meter vor der Ampel und schaltet im richtigen Moment auf Grün. Zudem kann die KI flexibel auf das Verkehrsgeschehen reagieren und bei Rückstaus die Grünphasen anpassen.

Fazit

Das "Green Light"-Projekt von Google zeigt, dass Künstliche Intelligenz das Potenzial hat, den Verkehrsfluss in Städten deutlich zu verbessern. Durch die Nutzung vorhandener Daten und die Anpassung der Ampelschaltungen können Wartezeiten reduziert und Emissionen gesenkt werden. Trotz einiger Herausforderungen und kritischer Stimmen sind die ersten Ergebnisse vielversprechend und bieten einen Ausblick auf eine effizientere und umweltfreundlichere Verkehrssteuerung. Bibliographie - https://www.baden-wuerttemberg.de/de/service/presse/pressemitteilung/pid/land-startet-testfeld-mit-ki-gesteuerten-ampeln - https://www.mehrachtung.de/ki-ampel-fuer-mehr-verkehrssicherheit/ - https://www.golem.de/news/essenbach-neue-ki-ampel-in-bayern-sorgt-fuer-wirbel-2407-187262.html - https://www.wirfahren.de/gruene-welle-fuer-hamburg-wie-google-durch-ki-ampeln-verbessern-moechte/ - https://www.buendnis-fuer-mobilitaet.nrw.de/blog/besser-mobil-dank-kuenstlicher-intelligenz.html - https://www.stadtmarketing.eu/kuenstliche-intelligenz-urbane-mobilitaet/ - https://www.20min.ch/story/green-light-google-will-mit-ki-ampeln-verbessern-599622824437 - https://www.clickworker.de/kunden-blog/kuenstliche-intelligenz-strassenverkehr/ - https://www.mdr.de/nachrichten/deutschland/gesellschaft/auto-parken-app-verkehr-klima-kuenstliche-intelligenz-100.html