So sagt KI glatte Straßen vorher

Professor Dr. Heike Markus macht Jagd auf Väterchen Frost: Die Forschungsgruppenleiterin für Supply Chain Digitization an der Hochschule Hof will mit künstlicher Intelligenz den Winterdienst revolutionieren. Damit ist sie glatten Straßen in Bayern immer einen Schritt voraus.

Sie und ihre Kollegen versprechen sich davon einen effektiveren Winterdienst, weniger glättebedingte Unfälle und einen schonenderen Einsatz von. Mit Hilfe Künstlicher Intelligenz und unter Einbeziehung aktueller Wetterdaten erstellen sie tagesaktuell für ganz Bayern Prognosen darüber, auf welchen Straßenabschnitten es zuerst gefriert und wo der Einsatz von Streudiensten deshalb besonders vorrangig ist. Die Prognosen sind für die bayerischen Straßenwinterdienste künftig kostenlos über das Wetterdatenmanagement-System der Bayerischen Landesbaudirektion erhältlich, die als Projektpartnerin fungiert.

Um verlässliche Werte über künftige Eisglätte generieren zu können, bedienen sich die Forschenden zunächst der Daten von über 600 Wetterstationen des Deutschen Wetterdienstes für Bayern. „Wir füttern damit automatisiert unsere Rechner und beziehen in unseren Modellen ausdrücklich auch Erfahrungswerte der Vergangenheit mit ein. Auch Faktoren wie Windgeschwindigkeit, Taupunkttemperatur, Tiefentemperatur und Lufttemperatur werden berücksichtigt.

Erstellt werden damit dann Glätte-Szenarien für den jetzigen Zeitpunkt, für in 3 Stunden und in 18 Stunden – und das auf 500 Meter-lange Straßenabschnitte genau“, erläutert Markus das Prinzip. Dies erfordere enorm hohe Rechnerleistungen. In Testläufen wurden die Prognosen im Winter 2023/2024 bereits anhand von Bodentemperatur-Sensoren an einzelnen Winterdienstfahrzeugen getestet und bestätigt.

Auf einer übersichtlichen Benutzeroberfläche können Verantwortliche des Winterdienstes dann erkennen, an welchen Stellen zuerst mit Problemen durch Eisglätte zu rechnen ist und ihre Fahrzeuge und Mitarbeitenden einsetzen. „Im ländlichen Bereich können die Stellen, an denen Eisglätte auftritt, durch unterschiedlichste Faktoren deutlich mehr variieren und auch echte Winterdienst-Profis überraschen. Besonders hier liefern unsere Rechenmodelle einen unschätzbaren Zeitvorteil – gerade auch angesichts der weiten Strecken, die hier zurückgelegt werden müssen.“ Die KI ermöglicht es nicht nur künftig schneller zu reagieren und so Unfälle zu vermeiden. Zeitgleich liefern die Prognosen auch Daten darüber, wo mit wenig Gefahr durch Eisglätte zu rechnen sei. „Dies erlaubt es, an diesen Stellen auch gezielt Streusalz einzusparen“, so Projektmitarbeiter Ali Fallah Tehrani. Natürlich müsse sich das System im kommenden Winter nun bewähren und gegebenenfalls weiter angepasst werden.