Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie amerikanische Städte und Bundesstaaten ihre Straßen instand halten und die Verkehrssicherheit verbessern. Mit Kameras ausgestattete Fahrzeuge und spezielle Dashcams erkennen nun automatisch Schlaglöcher, beschädigte Leitplanken und verblasste Fahrbahnmarkierungen. Diese Technologie ermöglicht es Behörden, Gefahren schneller zu identifizieren und Reparaturen effizienter zu priorisieren.
Wichtige Erkenntnisse
- KI-gestützte Kameras identifizieren Straßenschäden wie Schlaglöcher und defekte Leitplanken.
- Hawaii verteilt 1.000 kostenlose Dashcams zur automatisierten Straßeninspektion.
- San Jose nutzt Kameras auf Kehrmaschinen und Parküberwachungsfahrzeugen mit einer Trefferquote von 97% bei Schlaglöchern.
- Texas setzt KI ein, um 250.000 Fahrspurkilometer auf alte Verkehrsschilder zu überprüfen.
- Eine gemeinsame KI-Datenbank könnte die Effizienz der Schadenserkennung landesweit steigern.
Intelligente Erkennung von Straßengefahren
Die alternde Infrastruktur der Vereinigten Staaten stellt eine große Herausforderung dar. Viele Straßen sind reparaturbedürftig, doch die Ressourcen sind begrenzt. Hier kommt KI ins Spiel. Systeme, die auf Fahrzeugen montiert sind, analysieren kontinuierlich den Zustand der Fahrbahnen. Sie erkennen nicht nur große Schäden, sondern auch kleinere Probleme, die langfristig zu größeren Gefahren werden könnten.
In Hawaii wurde ein Pilotprojekt namens „Eyes on the Road“ gestartet. Hierbei erhalten Bürger 1.000 kostenlose Dashcams im Wert von jeweils 499 US-Dollar. Diese Kameras sind mit KI ausgestattet, die Leitplanken, Verkehrsschilder und Fahrbahnmarkierungen inspiziert. Das System kann sofort zwischen geringfügigen Mängeln und Notfällen unterscheiden, die den Einsatz eines Wartungsteams erfordern.
Richard Browning, Chief Commercial Officer bei Nextbase, dem Entwickler der Dashcams für Hawaii, betont: „Das ist nicht etwas, das einmal im Monat überprüft wird. Es wird täglich analysiert, um schnell auf Probleme reagieren zu können.“
Faktencheck: Hawaii
- Ziel: Verkehrstote reduzieren, die 2025 bereits 106 erreichten (mehr als 2024).
- Technologie: KI-gestützte Dashcams von Nextbase.
- Kosten: 499 US-Dollar pro Kamera, kostenlos für Teilnehmer.
Erfolgsmodelle in San Jose und Texas
Die Stadt San Jose, Kalifornien, hat bereits beeindruckende Erfolge erzielt. Dort wurden Kameras auf Kehrmaschinen montiert. Das System identifizierte Schlaglöcher mit einer Trefferquote von 97%. Die Stadt erweitert das Programm nun auf Parküberwachungsfahrzeuge, um noch mehr Daten zu sammeln.
Bürgermeister Matt Mahan, ein ehemaliger Tech-Startup-Gründer, sieht großes Potenzial in einer gemeinsamen KI-Datenbank. Er glaubt, dass Städte ihre Bilder teilen sollten, damit die KI Straßenprobleme schneller und effektiver erkennen kann, selbst wenn sie an einem anderen Ort aufgetreten sind.
GovAI Coalition
Im März 2024 wurde die GovAI Coalition gegründet. Diese Initiative ermöglicht Regierungen den Austausch von Best Practices und Daten. Mitglieder sind unter anderem Kalifornien, Minnesota, Oregon, Texas und Washington sowie der Bundesstaat Colorado. Das Ziel ist eine landesweite, datengestützte Verbesserung der Infrastruktur.
Texas, ein Bundesstaat mit mehr Fahrspurkilometern als die nächsten beiden Staaten zusammen, nutzt ebenfalls KI. Hier werden nicht nur Kameras eingesetzt, sondern auch Handydaten von Fahrern, die sich freiwillig für das Programm anmelden. Diese Daten helfen, das Fahrverhalten zu analysieren und Gefahrenstellen zu identifizieren.
Jim Markham vom Texas Department of Transportation hebt die Effizienz hervor: „Wenn etwas vor 10 oder 15 Jahren installiert wurde und der Arbeitsauftrag auf Papier war, hilft Ihnen Gott, das irgendwo in den digitalen Daten zu finden. KI kann das viel schneller durchsuchen.“
Einfache Lösungen durch Datenanalyse
Nicht alle KI-Ansätze erfordern aufwendige Kamerasysteme. Cambridge Mobile Telematics, ein Unternehmen aus Massachusetts, hat ein System namens StreetVision entwickelt. Es nutzt Handydaten, um riskantes Fahrverhalten zu erkennen. Das Unternehmen arbeitet mit Verkehrsministerien zusammen, um herauszufinden, wo bestimmte Straßenbedingungen diese Gefahren verstärken.
Ryan McMahon, Senior Vice President bei Cambridge Mobile Telematics, berichtet von einem Fall in Washington, D.C. Die Software zeigte eine hohe Anzahl aggressiver Bremsmanöver auf einer bestimmten Straße. Der Grund: Ein Busch verdeckte ein Stoppschild. Die Lösung war denkbar einfach: Gartenschere statt aufwendiger Reparaturen.
Solche Erkenntnisse sind entscheidend, um zielgerichtete und kostengünstige Maßnahmen zu ergreifen. Die KI hilft dabei, die Wurzel des Problems zu finden, anstatt nur Symptome zu bekämpfen.
Die Zukunft der Verkehrssicherheit: Autonome Fahrzeuge
Experten sind sich einig, dass die aktuellen KI-gestützten Lösungen nur ein erster Schritt sind. Die nächste große Entwicklung wird die Integration in autonome Fahrzeuge sein. Mark Pittman, CEO von Blyncsy, einem Unternehmen, das an Hawaiis Dashcam-Programm beteiligt ist, prognostiziert, dass innerhalb von acht Jahren fast jedes neue Fahrzeug – ob autonom oder nicht – mit einer Kamera ausgestattet sein wird.
Diese Kameras werden kontinuierlich Daten über den Straßenzustand sammeln und so eine riesige, ständig aktualisierte Datenbank schaffen. Dies wird es Verkehrsbehörden ermöglichen, die Infrastruktur sowohl für menschliche Fahrer als auch für autonome Systeme zu optimieren.
„Wie sehen wir unsere Straßen heute aus der Perspektive einer Großmutter in einem Buick, aber auch aus der von Elon und seinem Tesla?“, fragt Pittman. „Das ist eine wirklich wichtige Nuance für Verkehrsministerien und Stadtverwaltungen. Sie bauen jetzt Infrastruktur für Menschen und automatisierte Fahrer gleichermaßen, und sie müssen beginnen, diese Kluft zu überbrücken.“
Die Kombination aus KI, Big Data und der Verbreitung von Kameras in Fahrzeugen verspricht eine Zukunft, in der Straßen sicherer und die Wartung effizienter wird. Dies könnte nicht nur Leben retten, sondern auch die Lebensqualität in urbanen und ländlichen Gebieten erheblich verbessern.