Wer eine Route berechnet, beeinflusst damit den Verkehr. Diese Rückwirkung ist der Ausgangspunkt von NUNAV.
Eine Verkehrsprognose beschreibt zunächst, welche Situation auf einer Straße zu einem späteren Zeitpunkt zu erwarten ist. Eine Routenempfehlung verändert diese Situation: Sie bringt zusätzliche Fahrzeuge auf bestimmte Straßen. Werden Prognose und Routenvergabe getrennt betrachtet, kann eine Empfehlung ihre eigene Grundlage verändern. Die freie Ausweichstrecke ist dann vielleicht nicht mehr frei, wenn die empfohlenen Fahrzeuge dort ankommen.
Neuronale Netze im NUNAV-Kern
Im technischen Kern von NUNAV kommen neuronale Netze zum Einsatz. Sie ermitteln den Zusammenhang zwischen Verkehrsnachfrage und möglichen Fahrgeschwindigkeiten. Vereinfacht gesagt: Welche Geschwindigkeit ist auf einem Straßenabschnitt zu erwarten, wenn dort zu einem bestimmten Zeitpunkt eine bestimmte Nachfrage entsteht?
Das ist für die Prognose entscheidend. Die gerade gemessene Geschwindigkeit allein beantwortet noch nicht, wie schnell ein Fahrzeug diesen Abschnitt später passieren kann.
Die Routenkoordination nutzt diesen Zusammenhang. NUNAV berücksichtigt bei einer neuen Routenentscheidung die bereits geplanten Fahrten anderer teilnehmender Fahrzeuge. Über das Reservierungsverfahren fließt deren erwartete Nutzung des Straßennetzes in weitere Entscheidungen ein.
„Reservierung“ bedeutet dabei keinen exklusiven Anspruch auf eine Straße. Es handelt sich um die rechnerische Berücksichtigung einer geplanten Fahrt. So kann Nachfrage berücksichtigt werden, bevor sie als Verkehr an einem Messpunkt sichtbar wird.
KI macht auch Verkehrsmeldungen nutzbar
Ein zweiter Einsatzbereich liegt bei redaktionellen Verkehrsinformationen, insbesondere bei Straßensperrungen.
Städte und Kommunen veröffentlichen solche Informationen bis heute häufig als Freitext. Menschen können eine Meldung wie „Die Hauptstraße wird zwischen Bahnhofstraße und Marktplatz ab Montag stadteinwärts gesperrt“ verstehen. Ein Routingsystem braucht daraus eindeutig zugeordnete Straßenabschnitte, Fahrtrichtungen und Gültigkeitszeiten.
Hier setzen wir ebenfalls KI ein. Die Information muss inhaltlich verstanden und anschließend auf das technische Kartensystem übertragen werden. Erst dann kann sie bei einer Routenberechnung berücksichtigt werden.
Der entscheidende Zusammenhang
KI hilft NUNAV also sowohl beim Modellieren des Verkehrs als auch beim Erschließen von Informationen. Der kollaborative Ansatz verbindet diese Grundlagen mit der Routenvergabe: Jede weitere Empfehlung berücksichtigt, welche Nachfrage durch bereits geplante Fahrten entsteht.
Für die Frage „KI gegen Stau“ ist deshalb weniger entscheidend, ob irgendwo KI eingesetzt wird. Entscheidend ist, welche Aufgabe sie übernimmt und wie ihre Ergebnisse die Verkehrsverteilung beeinflussen.
