eGovernment-Projekt: Wie intelligente Technologie die Städte entlastet

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„Real Time Traffic Forecast ist ein großer Schritt in Richtung echtzeitbasiertes Verkehrsmanagement. Auch wenn das Projekt noch in den Anfangsschuhen steckt, so sehen wir schon jetzt großes Potenzial, mit RTTF die Städte zu entlasten. Metropolen wie San Francisco haben bereits Interesse signalisiert. Für die Tests werden wir uns jedoch zunächst auf Berlin beschränken.“

Ergänzendes zum Thema

C-Lab: Innovationsschmiede und Zukunftszentrum

Mit dem C-Lab (Cooperative Computing & Communication Laboratory) sind das Industrieunternehmen Atos und die Universität Paderborn aus der Wissenschaft eine Public Private Partnership (PPP) eingegangen. Die Kooperation wurde bereits 1985 durch die damalige Nixdorf Computer AG und das Land Nordrhein Westfalen gegründet. 80 Mitarbeiter, zu gleichen Teilen von Atos und der Universität Paderborn gestellt, forschen und entwickeln unter einem Dach – häufig in enger Zusammenarbeit mit den über 250 Partnern aus den Branchen Industrie, Informationstechnologie, Energie, Gesundheitswesen oder dem öffentlichen Sektor. Zur Realisierung der C-Lab Vision, Theorie und Praxis zu verbinden, werden neben internen Zukunftsprojekten auch öffentlich geförderte Forschungs- und Entwicklungsprojekte eingesetzt. Die Forscher gehen davon aus, dass die gewaltigen Herausforderungen der zukünftigen Informationsgesellschaft nur durch globale Kooperation und in enger Verzahnung von Wissenschaft und Wirtschaft gelöst werden können.

Die Technologie lernt nie aus

Das Verkehrsprognose-Modell passt sich der jeweils vorherrschenden Situation an, indem es sich stetig durch die gemessenen Verkehrsdaten selbst trainiert. Das heißt: Je länger das System in Betrieb ist, umso exakter werden die Ergebnisse, da sich die Technologie anhand der steigenden Zahl an eingespeisten Daten eigenständig optimiert.

Dadurch kann eine durchgehend hohe Vorhersagegenauigkeit erzielt werden. Die Verkehrsdaten stellt das VMZ aus dem Datenbestand ihrer 1.200 Messpunkte, die es in der Hauptstadt betreut, zur Verfügung. 800 davon befinden sich auf den Stadtautobahnen, 400 auf den innerstädtischen Straßen.

Für die Testphase wählten die Projekt-Verantwortlichen 100 davon aus und simulierten auf deren Basis den Echtzeitdatenfluss der einzelnen Sensoren. Eine Anbindung an einen Web Service des VMZ, mit deren Hilfe die Echtzeitdaten direkt ausgelesen werden können, ist in einer späteren Projektphase angedacht.

Rund um die ausgewählten Messpunkte prognostiziert die intelligente Technologie sowohl das Verkehrsvolumen als auch die fahrbare Geschwindigkeit und leitet daraus mithilfe eines Klassifikationsalgorithmus den Verkehrsstatus ab.

Im Gegensatz zu anderen Services, wie etwa Google Maps, die lediglich Hochrechnungen oder aktuelle Staumeldungen zur Verfügung stellen, wertet der Forecast des C-Labs neue Messdaten zum Zeitpunkt ihres Eintreffens aus und erstellt für alle 100 Messpunkte eine detaillierte Vorhersage für die nächsten vier Stunden.

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Verkehrsprognose in Echtzeit

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Die Technologie lernt nie aus