Nie wieder Stau? Big Data macht‘s möglich
Die Menschheit wollte schon immer gerne schnell von A nach B kommen, möglichst ohne zwei Stunden im Stau zu verbringen. Big Data soll uns das ersparen – und endlich intelligenten Verkehr möglich machen, wie Jim Stock im Gastbeitrag für silicon.de erklärt.
Eine Ampel sorgt nicht nur für Sicherheit, sondern bringt uns schneller ans Ziel. Sie lenkt den Verkehrsfluss, schafft ein Muster und bringt Ordnung in das Gewusel auf den Straßen. Doch die meisten Verkehrsleitsysteme werden im stillen Kämmerlein programmiert und folgen den Vorstellungen eines einzelnen Ingenieurs vom “normalen” Verkehr an einem bestimmten Knotenpunkt im Straßennetz. Bereits eine alltägliche Großveranstaltung wie ein Fußballspiel oder ein Konzert kann jedoch zur Veränderung dieses geplanten Musters führen und dafür sorgen, dass die Fans stundenlang im Stau stehen, ehe sie das Stadion erreichen.
Eine auf Big Data gestützte Ampelschaltung verspricht Abhilfe. Durch eine Kontrolle der Verkehrsströme wird es möglich, Anpassungen in Echtzeit vorzunehmen. Bei leichtem Verkehr können Ampeln ihre Signale beispielsweise nach einer Standard-Taktung wechseln, während sie bei stärkerem Verkehr längere Grün-Phasen einschieben. In Los Angeles ist diese Form der synchronisierten Ampelschaltung bereits im Einsatz. Sie trägt dort erfolgreich dazu bei, den Verkehrsfluss zu verbessern und Staus oder stockenden Verkehr zu begrenzen. In Boston arbeitet die Stadtverwaltung daran, das Bildmaterial von Straßenkameras mit Daten der Navigations-App Waze und dem Fahrdienst Uber zu verknüpfen, um auf diese Weise die Verkehrsbelastung zu verringern.
Doch die Amerikaner sind nicht die einzigen, die ihre Verkehrssysteme vernetzen. Wie einige deutsche Städte bereitet sich auch Darmstadt auf die Zukunft vor. Schon 2012 war in der Zukunftsstudie “Die Stadtwirtschaft von Morgen” zu lesen, dass man bis 2040 alle Autos in der Stadt vollständig vernetzt haben wird. Vor allem die Car-to-X-Kommunikation ermöglicht dabei eine deutliche Verbesserung im Verkehr – Autos “reden” mit Fußgängern, Ampel-Systemen und entgegenkommenden Fahrzeugen.
Andere Schätzungen sehen die Zukunft schon in vier Jahren anrücken: bis 2020 sollen 90 Prozent der Autos auf den Straßen mit dem Internet verbunden sein. 2012 waren es erst 10 Prozent. Diese Autos können einen durchgängigen Datenstrom erzeugen, der zuverlässig Auskunft über den Zustand des Fahrzeugs und des Motors gibt. Diese Informationen lassen sich, vermittelt durch den jeweiligen Autobauer, zur präventiven Wartung und Instandhaltung direkt an einen Mechaniker weiterleiten.
Zusätzlich wird es möglich, die gewonnenen Daten in Systeme zur intelligenten Verkehrskontrolle einzuspeisen. Durch direkte Ansteuerung eines Autos könnte das System überprüfen, ob der Motor sich im Leerlauf befindet, beschleunigt oder regelmäßig abgebremst wird. Wenn all diese Dinge schnell hintereinander passieren, lässt sich darauf schließen, dass das jeweilige Fahrzeug im Stau steckt. Ampelschaltungen auf der Strecke können dann automatisiert angepasst werden. Eine manuelle Überwachung des Straßenverkehrs und eine händische Anpassung der Ampelschaltung sind nicht mehr notwendig. Das vorgeschlagene System gibt unmittelbare Rückmeldung über die Situation auf den Straßen und erlaubt Optimierungen der Verkehrsregelung in Echtzeit.
Besseres Planen durch Überwachung der Luftverschmutzung
Weil sich die globale Durchschnittstemperatur in alarmierender Geschwindigkeit erhöht, gilt es alles daran zu setzen, Luftverschmutzung nach Möglichkeit zu vermeiden. Einige Umweltbehörden haben mittlerweile Sensoren installieren lassen, um die Luftqualität in bestimmten Gebieten zu überwachen. Auch wenn diese Überwachungsstationen wertvolle Einsichten liefern, was in der Atmosphäre vor sich geht, arbeiten sie doch – wie Verkehrsampeln – bislang nur isoliert voneinander. Indem es die gewonnene Information aber bündelt, kann ein Big-Data-System die am stärksten verschmutzten Gebiete lokalisieren.
Wenn in einem bestimmten Gebiet ein hohes Maß an Luftverschmutzung herrscht, bedeutet das oft, dass sehr viele Menschen in ihrem eigenen Auto unterwegs sind. Ein möglicher Grund für diesen Missstand ist ein Mangel an öffentlichen Verkehrsmitteln. Möglicherweise lässt sich die Verschmutzung aber auch durch regelmäßige Staus erklären, die durch eine falsche Straßenplanung verursacht werden. Die gewonnene Information kann genutzt werden, um die lokale Verwaltung zum Ausbau des Straßennetzes zu bewegen oder um Verkehrsunternehmen davon zu überzeugen, neue Buslinien einzurichten.
Muster erkennen
Von der Ampelschaltung zur Überwachung der Luftverschmutzung – der größte Vorteil von Big Data besteht darin, Milliarden von Datensätzen durchsieben zu können um Trends schneller und effizienter zu erkennen. Verkehrsplaner können Big Data nutzen, um umfassendere Bilder ganzer Transportsystem zu erstellen, die Eisenbahnen, Busse, Stadtbahnen, Autos und sogar Fußgänger erfassen.
Sie sehen wohin Menschen reisen und welches Verkehrsmittel sie verwenden, was ihnen ermöglicht, größere Kapazitäten zu schaffen und vorauszusagen, zu welchen Zeiten die öffentlichen Verkehrsmittel verstärkt genutzt werden. An Tagen mit besonders hoher Luftverschmutzung, könnten Städte die Fahrscheinkosten für den öffentlichen Nahverkehr reduzieren und so die umweltfreundlicheren Alternative anzuregen. Eine Analyse der Auto-Daten hilft zudem dabei, überlastete Strecken in Echtzeit zu erkennen und Umfahrungsrouten vorzuschlagen. Auch auf diese Weise lässt sich die Verkehrslast verringern.
Fazit:
Big Data besitzt das Potenzial, uns das Reisen zu erleichtern und unser Vorankommen zu beschleunigen, indem Daten über Verkehrsströme, Daten aus vernetzten Autos, Daten über Luftverschmutzung und Daten aus anderen Quellen intelligent zusammengeführt werden. Dank des Wandels, den das Internet der Dinge der Automobilindustrie gebracht hat, und dank der neuen Möglichkeiten, das Verkehrsmanagement mit Datenanalysen in Echtzeit zu verbessern, besitzen nun Verkehrsplaner und Autobauer alle Möglichkeiten, unseren Verkehr und damit unser Leben signifikant zu verbessern.