Ingenieure der Rice University haben ein fortschrittliches System zur Überwachung von überfluteten Straßen in Echtzeit entwickelt, das künstliche Intelligenz (KI) und Datenfusion nutzt, um das Bewusstsein für den Zustand der Straßen während Überschwemmungen zu verbessern. Dieses System, genannt OpenSafe Fusion, ist speziell für die schnelle Sammlung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen konzipiert, einschließlich Verkehrskameras, Wasserstandssensoren, sozialen Medien und Verkehrsgeschwindigkeit, um genauere Bewertungen der Straßenüberschwemmung zu ermöglichen.

KI-basierte Technologie und Datenfusion
Dieses innovative System wurde als Antwort auf den zunehmenden Bedarf an zuverlässigen Werkzeugen entwickelt, die aktuelle Informationen zum Zustand der Straßen während städtischer Überschwemmungen liefern können. Bestehende Werkzeuge sind oft in ihrer Funktionalität eingeschränkt, da sie nicht primär für die Überwachung überfluteter Straßen, sondern für allgemeine überschwemmungsbezogene Bedingungen entwickelt wurden. OpenSafe Fusion verwendet jedoch fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens und Datenfusion, um Straßenbedingungen vorherzusagen, einschließlich der Fähigkeit des Systems, Straßenüberschwemmungen auf der Grundlage einer Kombination verschiedener Datenquellen zu erkennen.

Die Tests des Systems umfassten die Analyse historischer Daten vom Hurrikan Harvey im Jahr 2017, als der Mangel an zuverlässigen Echtzeitinformationen die Arbeit der Notfalldienste und der Bewohner in Houston erheblich erschwerte. Durch die Nutzung dieser Daten simulierten die Forscher Überschwemmungsbedingungen auf etwa 62.000 Straßen in der Region Houston, und das System konnte die Bedingungen auf ungefähr 37.000 Straßenabschnitten präzise verfolgen, was eine erhebliche Verbesserung der Netzabdeckung darstellt.

Verantwortungsvoller Einsatz von künstlicher Intelligenz
Ein zentrales Element des OpenSafe Fusion-Systems ist der "menschliche Faktor" im Entscheidungsprozess. Obwohl das System auf automatisierte Prozesse und künstliche Intelligenz angewiesen ist, haben die Forscher Mechanismen integriert, die eine menschliche Kontrolle der endgültigen Entscheidungen ermöglichen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass potenzielle Fehler vermieden werden, die durch vollständig automatisierte Entscheidungen entstehen könnten, was besonders wichtig in Situationen ist, die menschliche Leben gefährden könnten.

Die Studie untersucht auch, wie verschiedene Gemeinschaften, abhängig von verfügbaren Ressourcen und spezifischen Bedürfnissen, dieses Framework für eine bessere Bewertung der Straßenbedingungen während Überschwemmungen anwenden könnten. Mit zunehmender Häufigkeit und Schwere von Überschwemmungsereignissen aufgrund des Klimawandels könnte ein solches System eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Verkehrssicherheit und der Reaktion auf Naturkatastrophen spielen.

Zukünftige Schritte und Pläne
Die Pläne für die Zukunft umfassen umfangreiche Tests und Validierungen des Systems unter verschiedenen Bedingungen und in unterschiedlichen Umgebungen. Die Forscher glauben, dass ein solches System, das bestehende Daten und Infrastrukturen nutzt, ein wichtiges Werkzeug in städtischen Gebieten weltweit werden wird, insbesondere in Gemeinschaften, die häufig mit Überschwemmungen konfrontiert sind.

Die Entwicklung des OpenSafe Fusion-Systems wird von der National Science Foundation (NSF) und den National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine durch das Gulf Research Program unterstützt. Obwohl sich das System noch in der Testphase befindet, zeigen erste Ergebnisse ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Verkehrssicherheit und zur Risikominderung bei Überschwemmungssituationen.

Quelle: Rice University