Ungarische Forscher entwickeln eine intelligente, KI-basierte Lösung zur Verkehrssteuerung, die derzeit in Istanbul und Pécs getestet wird

Wer viel in der Stadt unterwegs ist, macht grundsätzlich die Erfahrung, dass Ampeln recht vorhersehbar funktionieren. Eventuell zwar mit unterschiedlichen Zyklen je nach Tageszeit, doch abgesehen davon gibt es keine Variationen im Rhythmus der grün-roten Ampelwechsel. Da der Verkehr allerdings nicht gleichermaßen vorhersehbar ist, gilt die reguläre Ampel nicht als die optimalste Methode zur Verkehrskontrolle.

Intelligente, KI-basierte Lösung für die Verkehrskontrolle

Forscher an der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik des BME arbeiten in Zusammenarbeit mit ihren japanischen und türkischen Kollegen an der dynamischen Steuerung von Verkehrsampeln durch Algorithmen anstelle von starr programmierten Robotern.

Diese intelligenten Geräte wären in der Lage, Verkehrsmuster vorherzusagen und sich im Voraus an Veränderungen anzupassen.

Das Projekt mit dem Namen ‘Multi-Input Deep Learning for Congestion Prediction and Traffic Light Control (TRALICO)’ wurde vor eineinhalb Jahren gestartet. Am BME wurde ein völlig neues neuronales Netzwerk entwickelt, das bald in die Phase der Live-Tests eintreten wird, sagte Vilmos Simon, außerordentlicher Professor am Department of Networked Systems and Services, der BME-Koordinator des Projekts, gegenüber bme.hu.

Die Tests werden in Istanbul durchgeführt, nicht nur, weil die Stadt dafür bekannt ist, dass sie unter schweren Staus leidet, sondern auch, weil sie mit ziemlich umfassenden Daten zur Verkehrszählung ausgestattet ist. In den Asphalt eingelassene Radar- und Bluetooth-Sensoren senden Daten an die Verkehrsexperten der Stadt und verfügen sogar über Daten aus dem Mobilfunknetz – all das kann von einer KI-basierten Lösung zuverlässig genutzt werden.

“Die örtliche Verkehrsleitzentrale experimentiert schon seit geraumer Zeit damit, den Betrieb von Ampeln in Echtzeit anzuzapfen, indem sie Kamerabilder oder andere Signale nutzt. Anstelle solcher rückwirkenden, manuellen Methoden soll jedoch ein Vorhersagemodell entwickelt werden, das Verkehrsmuster vorhersagen und rechtzeitig und synchronisiert eingreifen kann.

“Es verwaltet also keine Staus, sondern verhindert sie”,

erklärt Vilmos Simon auf unsere Frage hin. In dieser Hinsicht handelt es sich um eine bahnbrechende Entwicklung – ähnliche Systeme wie TRALICO wurden Berichten zufolge in einigen chinesischen Städten unter dem Namen City Brain eingesetzt, aber es ist fast nichts darüber bekannt, was sie genau leisten können.

Vilmos Simon (r4) und die Mitarbeiter von Istanbul

Die Studie über das neue neuronale Netzwerk, das sogar Wetterdaten berücksichtigt, und die dahinter stehenden Lösungen werden derzeit in einer Fachzeitschrift des Q1 geprüft. In der Zwischenzeit werden Tests durchgeführt, vorerst an Simulatoren. Im wirklichen Leben wird dies wie eine Schnittstelle aussehen, auf der die Phasenpläne angezeigt werden, so dass Eingriffe etwa eine halbe Stunde im Voraus vorgenommen werden können. Man würde es nicht vermuten, aber “ein paar Sekunden Veränderung können kilometerlange Staus verursachen oder verhindern”, fügte der VIK-Forscher hinzu.

Aus diesem Grund wird der reale Einsatz mit einer sorgfältigen Feinabstimmung beginnen, denn “unsere türkischen Partner haben hohe Erwartungen an das Projekt und wir müssen sicherstellen, dass wir kein Chaos verursachen.” Neben Vilmos Simon arbeiten auch leitende Forscher, Doktoranden und Masterstudenten an dem Projekt. In Ungarn haben sie es bereits an einer Kreuzung in Pécs getestet und in Istanbul werden sie mit 5 Kreuzungen im Stadtteil Yedikule beginnen.

Die ausgewählten Kreuzungen auf der Karte von Istanbul

Die ungarischen Forscher werden ihre Ergebnisse im September im Rahmen einer internationalen Konferenz vorstellen, an der neben den türkischen und japanischen Partnern auch Vertreter anderer Universitäten und Forschungsinstitute teilnehmen werden. Vilmos Simon wird einen der Hauptvorträge auf der Konferenz halten, in dem er die Möglichkeiten der Optimierung der Verkehrssteuerung durch künstliche Intelligenz vorstellt.

Weitere Partnerschaftsvereinbarungen mit Städten wären wichtig, da die lokalen Behörden über eine Fülle ungenutzter Daten verfügen, die wertvoll sein könnten, während der Kauf solcher Daten von Unternehmen sehr teuer ist. Auch andere türkische und ungarische Städte sind interessiert. “Wir wollen das Modell kommerzialisieren, auch wenn es wahrscheinlich kein Standardprodukt sein wird, weil jede Stadt anders ist”, so Vilmos Simon.

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