Meinungsbeitrag

Hessens Mobilität von morgen geprägt von Künstlicher Intelligenz

(dpa/lhe/fn) bessere Verkehrssteuerung, effizientere Logistikprozesse und Genauere Verkehrsprognosen: Die Künstliche Intelligenz birgt für den Bereich Mobilität großes Potential, bringt aber auch Herausforderungen mit sich.

Eine kleine Kamera zwischen einem Warnschild und einer Ampel erfasst auf der Rheinstraße das Verkehrsgeschehen. In der Wissenschaftsstadt sind auf vielen Ampelanlagen zusätzliche Kameras montiert, die das Verkehrsgeschehen erfassen und KIgestützt auswerten. Das Ziel: genauere Verkehrsprognosen, bessere Verkehrssteuerung, mehr Sicherheit. (Foto: Andreas Arnold/dpa)
Eine kleine Kamera zwischen einem Warnschild und einer Ampel erfasst auf der Rheinstraße das Verkehrsgeschehen. In der Wissenschaftsstadt sind auf vielen Ampelanlagen zusätzliche Kameras montiert, die das Verkehrsgeschehen erfassen und KIgestützt auswerten. Das Ziel: genauere Verkehrsprognosen, bessere Verkehrssteuerung, mehr Sicherheit. (Foto: Andreas Arnold/dpa)
Redaktion (allg.)
(erschienen bei taxi heute von Franziska Neuner)

Die Mobilität der Zukunft setzt auf Künstliche Intelligenz. Für Hessen ist das Thema KI und Mobilität laut dem hessischen Digitalministerium ein besonders wichtiges Feld.

"Als zentrales Bundesland mit national wie international wichtiger Verkehrsinfrastruktur hat Hessens Digitalministerin das Thema KI und Mobilität bereits als eines von drei Innovationsfeldern in der 2022 veröffentlichten Hessischen KI-Zukunftsagenda verankert", erklärte ein Sprecher. 

KI spielt vielfältige Rolle bei Mobilität

"Künstliche Intelligenz spielt bereits in vielfältigen Mobilitätsbereichen eine wichtige Rolle", erläuterte er.

Unternehmen, Forschungsinstitutionen sowie Städte und Gemeinden in Hessen arbeiteten an einer Vielzahl von zukunftsweisenden Projekten, wie mit KI Mobilität verbessert werden könne. 

Ein Beispiel sei der Einsatz eines sogenannten Ampelphasenassistenten in Darmstadt. Dort werde der Straßenverkehr in Echtzeit und in Abhängigkeit vom Verkehrsaufkommen gesteuert.

"Hierfür wurde eine Verbindung aller 182 Ampelanlagen mit Lichtwellennetz und einer Schnittstelle geschaffen." 200 Kameras übermittelten anonymisierte Bilder des Verkehrsaufkommens an die Datenbank des Verkehrsrechners. "Eine KI wertet diese Daten aus, um die Ampelschaltung zu optimieren." 

Hohe Anforderungen bei KI-Entwicklung

Generelle Herausforderungen der KI-Entwicklung seien hohe Anforderungen an Daten, Rechenkapazitäten, Fachkräfte und die Finanzierung, führte der Sprecher aus.

"Die KI-Verordnung der EU schafft einen neuen regulatorischen Rahmen für KI-Entwicklung, in den sich Entwickler einarbeiten müssen. Neue Standards für KI-Produktsicherheit müssen befolgt werden." Manche Aufgaben im Bereich Mobilität seien technisch höchst anspruchsvoll. "Autonomes Fahren ist hier das bekannteste Beispiel, in das Konzerne seit Jahren Milliardensummen investieren, um die Steuerungssysteme näher an die Verkehrstauglichkeit zu bringen."