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Agentschap wegen & verkeer

Eine intelligente und datengesteuerte Lösung für die Straßenbeleuchtung auf flämischen Autobahnen

Agentscap Wegen Verkeer-1
SchlagwörterÖffentlicher Sektor
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Wie kann KI dazu beitragen, Autobahnen sicherer, grüner und kosteneffizienter zu machen? Gemeinsam mit AWV haben wir untersucht, wie eine intelligente Steuerung der Beleuchtung den Energieverbrauch und die Lichtverschmutzung senken kann – ohne die Verkehrssicherheit zu beeinträchtigen.

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AWV_Illuminated Urban Flow- Clear Night, Mokotows Hustle - Warsaw Panorama By YanMednis_envato

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Die Agentur für Straßen und Verkehr (AWV) hat sich mit ML6 zusammengetan, um die Straßenbeleuchtung in Flandern mithilfe von KI zu optimieren. Es wurde ein zentraler Data Lake eingerichtet, um verschiedene Datenquellen wie Verkehrsaufkommen, Wettervorhersagen und Baustellen zu integrieren. Intelligente Algorithmen erstellen nun Beleuchtungspläne bis zu sieben Tage im Voraus und liefern in Echtzeit Empfehlungen für unerwartete Ereignisse wie Staus und Wetterbedingungen. Dieser Ansatz senkt den Energieverbrauch, verringert die Lichtverschmutzung und gewährleistet die Verkehrssicherheit, während gleichzeitig die Grundlage für zukünftige datengesteuerte Anwendungsfälle wie den Streusalzeinsatz geschaffen wird.

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Über diesen Kunden

Die AWV verwaltet in Flandern 7.000 km Straßen und Autobahnen sowie mehr als 7.700 km Radwege. Ihr Ziel ist es, den Verkehrsteilnehmern eine sichere und umweltfreundliche Mobilität zu ermöglichen. Um dies zu erreichen, arbeitet sie eng mit verschiedenen Partnern zusammen, tauscht Informationen aus und setzt die besten verfügbaren Ideen und Technologien ein.

Auswirkungen

Die flämische Regierung und die Agentur für Straßen und Verkehr (AWV) arbeiten mit ML6 zusammen, um Energie zu sparen und die Lichtverschmutzung auf Autobahnen zu reduzieren. Durch den Einsatz einer unserer leistungsstarken KI-Lösungen wird die AWV in der Lage sein, die Autobahnbeleuchtung zu steuern, sie nach Möglichkeit auszuschalten und nur diejenigen Bereiche zu beleuchten, in denen dies aus Sicherheitsgründen erforderlich ist. Dies erfolgt in kleineren Gebieten und über kürzere Zeiträume, was dazu beiträgt, Kosten zu sparen und die Umwelt zu schonen. Auf dem Weg zu einer vollautomatischen Beleuchtungssteuerung wird der Betreiber datengestützte Entscheidungen treffen. Schließlich stellen wir sicher, dass das Projekt seine Hauptziele, nämlich Energieeinsparungen und eine Verringerung der Lichtverschmutzung, erreicht, ohne die Sicherheit der Verkehrsteilnehmer zu gefährden.

AWV_Blick von oben auf die Straße. Romantisches Nachtluftbild von vorbeifahrenden Autos. Die Beleuchtung der Straße bei Nacht. Von yanishevskaanna_envato

Herausforderung

Die Daten, die wir für unsere Lösung benötigen, stammen aus verschiedenen Abteilungen und liegen in unterschiedlichen Formaten vor. Diese Daten zusammenzuführen ist jedoch aufgrund ihrer schlechten Qualität oder der zu großen Datenmenge schwierig. Um dieses Problem zu lösen, haben wir einen Data Lake aufgebaut, in dem wir alle Daten an einem Ort speichern können, was ihre Nutzung für das Data Engineering erleichtert. Die wichtigsten Herausforderungen sind: Dezentralisierung der Daten, Datenqualität, Big Data, Abhängigkeit von anderen Implementierungspartnern sowie das Gewinnen des Vertrauens der Endnutzer.

  • Herausforderungen im Bereich Daten

    Die Daten, die wir für unsere Lösung benötigen, stammen aus verschiedenen Abteilungen und liegen in unterschiedlichen Formaten vor. Die Zusammenführung dieser Daten gestaltet sich jedoch aufgrund ihrer schlechten Qualität oder der zu großen Datenmenge schwierig. Um dieses Problem zu lösen, haben wir einen Data Lake eingerichtet, in dem wir alle Daten an einem Ort speichern können, wodurch sich die Daten für das Data Engineering leichter nutzen lassen.

  • Vertrauen aufbauen

    Ein weiterer Punkt, den es zu beachten gilt, ist, dass die Endnutzer unserer Lösung vertrauen und erkennen müssen, dass sie zuverlässig und hilfreich ist. Der Einsatz eines Systems, das erklärbare KI mit einem „Human-in-the-Loop“-Ansatz kombiniert, kann dazu beitragen, dieses Vertrauen aufzubauen.

Lösung

Um diese Herausforderungen zu bewältigen und die Verwaltung der Straßenbeleuchtung zu verbessern, hat AWV gemeinsam mit ML6 eine datengestützte Plattform entwickelt.

  • Zentralisierung von Daten

    Um die Steuerung der Beleuchtung auf flämischen Autobahnen zu verbessern, haben wir einen Data Lake auf der Google Cloud Platform eingerichtet. Auf diese Weise führen wir Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, darunter Verkehrsaufkommen, Sonnenauf- und -untergang, Niederschlagsvorhersagen und geplante Straßenbauarbeiten.

  • Prädiktive und Echtzeit-Algorithmen

    Intelligente Algorithmen werden anschließend darauf trainiert, den Schaltplan für die Straßenbeleuchtung 7 Tage im Voraus vorherzusagen und auf der Grundlage unerwarteter Ereignisse wie Staus oder meteorologischer Phänomene Vorschläge in Echtzeit zu unterbreiten. Dazu nutzen wir Daten beispielsweise von Waze oder KMI.

  • Intelligente Dimmung für Energieeinsparungen

    Zudem enthalten alle unsere Schaltvorschläge eine bestimmte Dimmstufe für die Beleuchtung, die sich nach der jeweiligen Situation richtet. Dies ist eine wichtige Funktion zur Energieeinsparung.

‍Schließlich ermöglicht diese Plattform auch die Optimierung anderer Entscheidungen, wie beispielsweise den Streusalzeinsatz auf Autobahnen und Radwegen. Der Einsatz von Best Practices aus den Bereichen DataOps und MLOps trägt dazu bei, Kosten zu senken und Risiken zu minimieren, während gleichzeitig die Qualität und Geschwindigkeit der Datenanalyse verbessert werden. Insgesamt trägt unsere innovative Lösung dazu bei, Datenquellen zu zentralisieren und neue datengesteuerte sowie KI-basierte Anwendungsfälle für AWV zu ermöglichen.

Ergebnisse

Für dieses Projekt arbeitete die Agentur für Straßen und Verkehr mit dem KI-Spezialisten ML6 zusammen. Da wir uns intensiv mit der neuesten angewandten Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz beschäftigen, konnten wir AWV einen einzigartigen Zugang zu selbstlernenden Technologien ermöglichen und das Unternehmen dabei unterstützen, seine Projektziele zu erreichen.

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Häufig gestellte Fragen