Am 7. April 2025 fand in Klingenberg der Landeswettbewerb Jugend forscht statt, bei dem die Frühstudentin der Universität Regensburg, Leonie Weiß, den ersten Platz errang. Der Wettbewerb, der in diesem Jahr sein 60-jähriges Bestehen feiert, vereinte die erfolgreichsten Teilnehmer der bayerischen Regionalwettbewerbe.
Leonie Weiß überzeugte die Jury mit ihrem innovativen Projekt zur Optimierung von Baustellenampelanlagen. Diese bahnbrechende Arbeit nutzt objekterkennungsbasierte Entscheidungsprozesse einer trainierten Künstlichen Intelligenz (KI). Die adaptive Steuerung der Ampelanlage reagiert nicht nur auf den aktuellen Verkehrsfluss, sondern kann auch Objekte wie Autos, Motorräder, LKWs, Fahrräder und Fußgänger bei unterschiedlichen Wetterbedingungen wie Regen und Nebel erkennen.
Innovative Technologien im Verkehr
Das Projekt zielt darauf ab, Staus zu vermeiden, Emissionen zu reduzieren und Verkehrswege in städtischen Gebieten zu optimieren. Diese technologischen Ansätze sind besonders relevant, da die Herausforderungen im Verkehrsfluss stetig zunehmen. Die Jury, bestehend aus Professoren, Wirtschaftsspezialisten und Informatikern, zeigte sich beeindruckt von der professionellen Umsetzung und der Echtzeitsimulation der KI-gestützten Ampelsteuerung.
Der Erfolg von Leonie Weiß führt sie nun in die Finalrunde des Wettbewerbs in Hamburg, die Ende Mai stattfinden wird. Mit diesen herausragenden Leistungen hat sie außerdem bereits mehrere Auszeichnungen im Bereich Künstliche Intelligenz erhalten. Ihre Arbeit konzentriert sich darauf, Technologien zu entwickeln, die gesellschaftliche Herausforderungen adressieren.
Intelligente Ampelsysteme
Die Entwicklungen im Bereich der Verkehrssteuerung sind nicht auf Leonie Weiß begrenzt. Das Projekt „KI4LSA“ am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB verfolgt ein ähnliches Ziel. Hier wird eine intelligente, vorausschauende Ampelschaltung durch Künstliche Intelligenz angestrebt. Unterstützt wird das Projekt von Partnern wie der Stührenberg GmbH und Cichon Automatisierungstechnik GmbH sowie der Stadtwerke Lemgo GmbH.
Ein zentrales Anliegen dieses Projekts ist es, die aktuellen, regelbasierten Ampelsteuerungen, die oft nicht auf komplexe Verkehrssituationen angepasst werden können, durch hochauflösende Kamera- und Radarsensoren zu ersetzen. Diese Sensoren ermöglichen eine präzisere Verkehrserfassung und ermöglichen die Echtzeit-Analyse von Fahrzeuganzahl und Wartezeiten.
| Projektname | Hauptziel | Technologie | Projektpartner |
|---|---|---|---|
| KI4LSA | Intelligente Ampelschaltung | Künstliche Intelligenz, Deep Reinforcement Learning | Fraunhofer, Stührenberg GmbH, Cichon Automatisierungstechnik GmbH |
| KI4PED | Bedarfsgerechte Steuerung von Fußgängerampeln | Künstliche Intelligenz, LiDAR-Sensoren | U.a. Stadtwerke Lemgo |
Das Projekt „KI4PED“ hat zudem den Fokus auf die Sicherheit von Fußgängern und die Automatisierung von Ampelsystemen durch den Einsatz von LiDAR-Sensoren, die Fußgänger als 3D-Punktwolken erfassen können. Dies könnte die Wartezeiten bei hohem Fußgängeraufkommen erheblich verkürzen und drohende gefährliche Überquerungen signifikant reduzieren.
Die Kombination dieser Technologien zeigt, wie Künstliche Intelligenz im Verkehrsbereich genutzt werden kann, um den Verkehrsfluss zu optimieren und die Lebensqualität in Städten zu verbessern. Die Erfolge von Leonie Weiß sowie die Ergebnisse der Forschungsprojekte verdeutlichen den zunehmenden Bedarf an intelligenten Lösungen für die Herausforderungen, die unsere Gesellschaft im Bereich Verkehr meistern muss.
