KI im Transportwesen: Anwendungsfälle,
Trends, Praxisbeispiele & Herausforderungen

Sprachbasierte virtuelle Assistenten nutzen Spracherkennungs- und Sprachsynthesetechnologie, um mit dem Fahrer in gesprochener Sprache zu interagieren. Mithilfe dieser Tools können die Wünsche der Benutzer erkannt und eine Vielzahl von Aufgaben ausgeführt werden, wie beispielsweise das Einleiten eines Anrufs, das Umschalten von Radiosendern oder die Bereitstellung von Informationen zum Fahrzeugzustand.

Selbstfahrende Fahrzeuge stellen die fortschrittlichste Form von ADAS dar, da sie mit Hilfe von KI das Fahrerlebnis vollständig automatisieren. Die meisten Anwendungen dieser Technologie befinden sich noch im Prototypen- und Versuchsstadium oder erfordern laut Gesetz eine menschliche Überwachung, um betrieben werden zu können. Unternehmen wie Tesla haben jedoch Pionierarbeit im Bereich der selbstfahrenden Autos geleistet und vielversprechende Ergebnisse erzielt. Weitere wichtige Arten von selbstfahrenden Fahrzeugen sind Robotaxis, autonome LKWs und Lkw-Platooning-Systeme (die koordinierte Bewegung mehrerer LKWs in geringem Abstand zueinander) sowie die autonome Navigation von Containerschiffen mittels Video-Objekterkennung und LIDAR.

KI-basierte Lösungen können Logistikunternehmen dabei unterstützen, ihre Lieferketten zu optimieren, indem sie Fahrzeug-, Schiffs- und Flugzeugflotten koordinieren. Diese Lösungen nutzen eine Kombination aus GPS, Sensoren, computergesteuerten Kameras und anderen vernetzten IoT-Geräten, um Daten zu Wetter, Verkehr, Blockaden oder Unfällen zu sammeln. In Kombination mit KI-basierten Analysesystemen werden diese Geräte verwendet, um die Informationen zu verarbeiten, mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen wiederkehrende Verkehrsmuster zu erkennen und wertvolle Routenempfehlungen zu generieren oder potenzielle Verkehrsstaus vorherzusagen.

Darüber hinaus nutzen Transportunternehmen generative KI und LLMs für Logistiksimulationen. Mithilfe dieser Modelle können sie virtuelle Szenarien erstellen und abschätzen, welche Auswirkungen Nachfragespitzen, Fahrzeugausfälle oder andere Faktoren auf ihr Netzwerk hätten. Entsprechend können sie ihre Notfallpläne anpassen.

Der Einsatz von KI im öffentlichen Nahverkehr eröffnet zahlreiche Möglichkeiten zur Netzwerkoptimierung. So können Dienstleister beispielsweise die durchschnittlichen Reisezeiten analysieren, sowie die Faktoren, die diese beeinflussen, wie beispielsweise Straßenbedingungen und Verkehrsbehinderungen. Auf dieser Grundlage können sie dann Routen, Haltestellen, Verbindungen und Fahrpläne anpassen, um die Kundennachfrage nach maximalem Fahrgastkomfort zu erfüllen. KI-basierte Analysesysteme können zudem mit Fahrgast-Apps kombiniert werden, um den Nutzern in Echtzeit die besten Linien und Einstiegszeiten zu empfehlen und sie so während der Hauptverkehrszeit auf weniger überfüllte Strecken umzuverteilen.

Chatbots, die auf natürlicher Sprachverarbeitung und generativer KI basieren, bieten Kunden eine bequeme Möglichkeit, auf Informationen zuzugreifen und Hilfe zu erhalten. Gleichzeitig ermöglichen sie es Verkehrsunternehmen, ihren Servicebetrieb zu automatisieren und zu skalieren. Diese konversationellen KI-Lösungen können beispielsweise allgemeine Fragen zu Transportoptionen und -routen beantworten, bei der Planung von Fahrten oder dem Kauf von Fahrkarten helfen, Echtzeit-Updates zu Verspätungen oder Ankünften liefern und wertvolles Kundenfeedback sammeln.

KI-gestützte Verkehrsmanagementsysteme stützen sich auf Netzwerke von Sensoren und Kameras, um die Straßen- und Verkehrsbedingungen zu überwachen, Verkehrsunfälle zu erkennen und Verkehrsvorhersagen zu treffen. Dadurch können Behörden bei Verkehrsunfällen sofort eingreifen, Straßenreparaturen und -wartungen beschleunigen sowie das Ampelmanagement anhand der Fahrzeugdichte optimieren. Unternehmen können GenAI auch nutzen, um realistische Simulationen des Verkehrsflusses unter verschiedenen Bedingungen zu erstellen. So können Verkehrsingenieure die Auswirkungen neuer Straßenführungen oder Verkehrsrichtlinien testen, bevor sie diese umsetzen.

ANPR-Lösungen umfassen HD-Kameras, die an Straßenmasten montiert sind, Infrarotsensoren für die Überwachung rund um die Uhr sowie Bildverarbeitungssoftware zur Identifizierung von Kfz-Kennzeichen. Diese Systeme sind für eine Vielzahl von Verwaltungs- und Sicherheitsaufgaben nützlich, einschließlich der Analyse von Fahrzeiten und der Planung der Straßeninfrastruktur, der Identifizierung von Fahrzeugen, die gegen Verkehrsregeln verstoßen, sowie der Ermöglichung elektronischer Zahlungen für bargeldlose Mautspuren.

Systeme mit künstlicher Intelligenz können sowohl in Parkhäusern als auch in städtischen Außenbereichen eingesetzt werden, um die Parkverwaltung zu erleichtern. Diese Lösungen können in vielerlei Hinsicht hilfreich sein, z. B. bei der Zählung von Fahrzeugen und der Erkennung freier Plätze in Verbindung mit Anzeigen für die Verfügbarkeit von Parkplätzen, beim Abgleich von Nummernschildern, um unbefugtes Parken zu erkennen, und bei der Zeiterfassung zur einfacheren Abrechnung und Bezahlung von Tickets. KI-gesteuerte Kameras werden auch eingesetzt, um verdächtige Aktivitäten für die Sicherheit von Parkplätzen zu identifizieren.

Dieser Ansatz basiert auf einer auf maschinellem Lernen basierenden Anomalieerkennung, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie tatsächlich auftreten. Ein Machine-Learning-System kann darauf trainiert werden, den normalen Betrieb von Fahrzeugen und Verkehrsinfrastrukturen (wie beispielsweise Oberleitungen) zu verstehen, indem es mit Sensordaten zu deren Standardleistung „gefüttert“ wird. Sobald das System gelernt hat, die idealen Betriebsmuster der mechanischen und elektronischen Komponenten zu erkennen, die ein Fahrzeug oder eine Infrastruktur antreiben, kann es auch Abweichungen erkennen, die ein Anzeichen für einen bevorstehenden Ausfall sein können.