PASCAL

Proaktiver Smart Controller für Ampelanlagen

Motivation

Mit der Bekanntmachung „Erforschung, Entwicklung und Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in KMU“ vom 9. März 2020 verfolgt das BMBF das Ziel, risikoreiche industrielle Forschungs- und vorwettbewerbliche Entwicklungsvorhaben von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) in Deutschland auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) zu unterstützen. Insbesondere sollen KMU beim beschleunigten Technologietransfer aus dem vorwettbewerblichen Bereich in die praktische Anwendung gestärkt werden. Technologien der KI sind wesentliche Treiber der Digitalisierung, die gegenwärtig den gesamten Mittelstand vor große Herausforderungen stellt. Dabei nimmt die Bedeutung von Daten als wichtige Ressource kontinuierlich zu. Mit der Förderung soll erreicht werden, dass deutlich mehr KMU eigene Forschungsergebnisse und neue wissenschaftliche Erkenntnisse in innovative industrielle und gesellschaftlich relevante Anwendungen umsetzen und ihre Wachstums- und Wettbewerbsfähigkeit stärken. Mit der Förderung von Verbundprojekten soll dabei zudem die Zusammenarbeit von KMU mit der Wissenschaft gestärkt und intensiviert werden. Die Fördermaßnahme ist Teil der Umsetzung der KI-Strategie der Bundesregierung und der Hightech-Strategie 2025. Der urbane Raum ist in besonderem Maße von Veränderungen in der Mobilität betroffen. Neue Mobilitätsangebote sowie verändertes privates und berufliches Mobilitätsverhalten führen zu neuen Herausforderungen bei der Bewältigung des stetig steigenden Verkehrsaufkommens. Laut aktueller Studie des europäischen Rechnungshofes ist der Straßenverkehr eine der Hauptursachen von Luftverschmutzung und Treibhausgasemissionen in städtischen Gebieten, wobei europaweit gesellschaftliche Kosten von rund 270 Milliarden Euro pro Jahr entstehen. Ein grundsätzlicher Lösungsansatz, das erhöhte Verkehrsaufkommen zu bewältigen, besteht in der Digitalisierung der Verkehrsinfrastruktur. Hierbei wird der Verkehrsfluss anhand von erhobenen Daten der Verkehrsteilnehmer analysiert. Damit kann der Verkehr an Knotenpunkten besser fließen, was auch eine Reduzierung der CO2-Emissionen bedeutet.

Ziele und Vorgehen

Ziel des Verbundvorhabens „PASCAL“ ist es, KI-Verfahren zu entwickeln, die Ampelanlagen proaktiv steuern und den Verkehr im städtischen Bereich optimieren. Erprobt werden sollen die Ergebnisse in einem Testfeld der Stadt Magdeburg. Dieses Testfeld, in dem Fahrzeuge mit Verkehrseinrichtungen kommunizieren, wurde von Thorsis Technologies in Kooperation mit der Stadt Magdeburg aufgebaut, um Verkehrsdaten in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren. Für das gesteckte Ziel, die Ampelschaltzyklen für den Verkehrsfluss zu optimieren, werden von den Projektpartnern neue KI-basierte Verfahren (überwachtes Lernen, bestärkendes Lernen, Graph-basiertes Lernen) erforscht und eingesetzt. Das bestehende Testfeld sorgt für die Datenbasis zur Entwicklung des proaktiven Smart Controllers für Ampelanlagen. Neben den Verkehrsdaten dieses Testfelds sollen auch weitere Informationen (z. B. zu Baustellen, Staus, Veranstaltungen) und Simulationsdaten (Verkehr, Kommunikation, Emission) verwendet werden. Diese dienen dazu, die Verkehrsdaten für das Training der KI-Modelle zu verdichten und die ermittelten Ampelschaltzyklen zu bewerten. Dabei ergänzen sich die Partner Thorsis Technologies GmbH, ein mittelständisches Unternehmen, und die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, die sich mit zwei Fachbereichen mit den Schwerpunkten Künstliche Intelligenz und einem digitalen Anwendungszentrum für Mobilität an der Umsetzung beteiligt. Die Stadt Magdeburg nimmt in der Rolle als Anforderungsgeber und Evaluierungspartner in assoziierter Form teil.

Innovationen und Perspektiven

Das zu entwickelnde System wird ins bestehende urbane Testfeld in Magdeburg integriert und zunächst anhand von Simulationsdaten umfassend evaluiert. In späteren Projektphasen sollen Ampeln in Abstimmung mit Operatoren des Verkehrsleitstandes entsprechend der Vorgabe der KI geschaltet werden. Der im Projekt angestrebte Prototyp soll Grundlage für einen flächendeckenden Einsatz für die urbane Verkehrsflussoptimierung sein. Gleichzeitig besteht der Nutzen und deutliche Mehrwert für den Standort Deutschland darin, Treibhausgasemissionen zu reduzieren und die Technologiekompetenz zu erhöhen.

Projektinformation

Projektleitung

Thorsis Technologies GmbH
Oststraße 18
39114 Magdeburg

Volumen

986.784,80 €

Laufzeit

05/2022 – 04/2025

Projektpartnerinnen und -partner

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (Artificial Intelligence Lab, Digitales Anwendungszentrum Mobilität, Logistik und Industrie)