In Zukunft halb so lange warten? – Lemgoer Student simuliert „Künstliche Intelligenz“-Ampeln

Lemgo . Bei Rot bleibst du stehen, bei Grün darfst du gehen. So viel weiß praktisch jedes Kind. Ampeln sind der Feind, wenn man es eilig hat. Doch wer sorgt bei Ampeln eigentlich für den richtigen Takt? Kann Künstliche Intelligenz dabei helfen? Genau dieser Frage ist Maxim Friesen, Student im internationalen Masterstudiengang Information Technology des Fachbereichs Elektrotechnik und Technische Informatik der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe ( TH OWL ), in seiner Masterarbeit nachgegangen.

Die aktuellen Verkehrsampeln beruhen auf regelbasierten Schaltungen, die durch Verkehrsingenieure entwickelt und optimiert werden. &bdquo;Mit Künstlicher Intelligenz und vorhandenen und weiteren Sensoren können sich Ampelanlagen selbstständig und ohne menschliche Intervention an den Verkehrsfluss anpassen", wird Maxim Friesen in einer Pressemitteilung der Hochschule zitiert. So zumindest die Theorie. Für die praktische Erprobung musste der Absolvent ein mikroskopisches Simulationsmodell entwickeln. Ein Test im echten Straßenverkehr wäre zu gefährlich gewesen. Um eine realitätsnahe Simulation zu entwickeln, konnte Friesen auf die Daten von Lemgo Digital zurückgreifen und Lemgo mit der B66/B238 zum Fallbeispiel machen.

Unterstützung von allen Seiten Außerdem hat Professor Jürgen Jasperneite, Professor an der TH OWL und Direktor des Fraunhofer IOSB-INA, seit einigen Jahren eine Kooperation mit der Eliteuniversität Stanford University in Kalifornien, wo das Thema unter Leitung von Professor Jie Wang schon länger Forschungsgegenstand ist. &bdquo;Bislang wurde dort aber mit künstlich erzeugten Verkehrsnetzen gearbeitet. Wir konnten auf ihre Algorithmen zurückgreifen, um diese mit unserem Simulationsmodell zu koppeln", so Jasperneite. Auch der Landesbetrieb Straßenbau, die Firmen Stührenberg, PTV und Schlothauer & Wauer unterstützten Maxim Friesen.

Mit den Sensordaten war es Maxim Friesen möglich, ein sehr realistisches Simulationsmodell zu entwickeln. &bdquo;Ich habe anhand der realen Verkehrsdaten einen KI-Algorithmus trainiert und diesen mit den aktuellen Ampelsteuerungen verglichen. Die entwickelte KI-Ampelsteuerung konnte die Wartezeiten an den simulierten Verkehrskreuzungen im Schnitt halbieren und die Fahrtzeiten damit deutlich verringern. Durch kürzere und dynamischere Intervalle zwischen Grün- und Rot-Phasen, kann sich der KI-Algorithmus viel schneller an die tatsächliche Verkehrssituation anpassen", beschreibt Friesen seine Ergebnisse.

Die Arbeit von Maxim Friesen zeige, dass man mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz eine Verbesserung des Verkehrsflusses realisieren könne. Eine gemeinsame internationale Veröffentlichung ist fest eingeplant. Ehe die Ergebnisse aber in die reale Welt eingepflegt werden können, bedarf es weiterer Analysen. Für die Masterarbeit gab es bereits die Bestnote. Die Verteidigung endete für Friesen mit einer 1,0.

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