KI im Transportwesen: 8 Anwendungsfälle, Beispiele aus der Praxis, Technologien und Herausforderungen

Die vielschichtige, vernetzte Architektur einer typischen KI-Lösung für das Verkehrswesen impliziert, dass ihre Komponenten, einschließlich IoT-Geräte und Datenanalysesoftware, in der Lage sein sollten, Daten auszutauschen. Diese Elemente können jedoch unterschiedliche Kommunikationsprotokolle oder -technologien verwenden und verschiedene Datenformate verarbeiten, einschließlich Echtzeitdatenströme. Wenn sie also schlecht integriert sind, werden KI-Systeme ihre Analysen auf fragmentierte Quellen und inkonsistente oder veraltete Daten stützen und ungenaue Vorhersagen liefern.

Der Betrieb von verkehrsorientierten KI-Systemen ist naturgemäß geografisch über große Entfernungen verteilt. Das bedeutet, dass die IoT-Sensoren, die Echtzeitinformationen sammeln und an eine Datenanalyseplattform übertragen, auf stabile Netzwerke angewiesen sein sollten, auch bei potenziellen Lastspitzen. Andernfalls können Verbindungsabbrüche und hohe Latenzzeiten zu ungenauen Analysen führen.

Die Echtzeitanalyse riesiger Datenmengen, die von riesigen Verkehrsnetzen und Fahrzeugflotten gesammelt werden, erfordert erhebliche Rechenleistung. Darüber hinaus müssen die Algorithmen, die zur Verarbeitung dieser Daten verwendet werden, mit riesigen Datensätzen trainiert werden, um ein KI-Modell zu erstellen, das genaue Analysen und Prognosen liefert. Doch selbst nach dem Training kann das Modell weniger zuverlässig sein als erwartet. Dies kann durch Überanpassung geschehen, wenn das Modell auf einen bestimmten Datensatz übertrainiert wurde und bei anderen Daten schlecht abschneidet, oder durch eine Modelldrift, wenn seine Vorhersagekraft aufgrund fortschreitender Änderungen der Eingangsvariablen und ihrer Beziehungen nachlässt.