Grüne Welle für alle? Was wie der Traum von Verkehrsteilnehmenden klingt, wollen Michael Ramich und sein Team TrafficSage ermöglichen. Beim DataRun 2023 überzeugten sie die Jury mit einem Prototyp, der mithilfe von Künstlicher Intelligenz die Ampelschaltungen in Echtzeit an das Verkehrsgeschehen anpasst und so Fahrtzeiten erheblich verkürzt.

Michael Ramich, Anfang 20, hat sich das Programmieren als Jugendlicher selbst beigebracht. Heute ist er selbstständiger IT-Consultant, Student der Cognitive Science an der Universität Osnabrück und Sprecher von Team TrafficSage.

Neben Ramich gehören Jonas Otten, Alexander Prochnow und Magnus Müller zum Team. Die vier jungen Programmierer kennen sich von der Universität Osnabrück. Mit ihrer KI-basierten Verkehrsoptimierung entwickelten sie beim DataRun 2023 ein System für stark befahrene Kreuzungen in Großstädten und gewannen damit den Preis für den Ansatz mit dem größten Impact. Das Ergebnis des Projekts: In der Simulation kamen die Verkehrsteilnehmenden mehr als 20 Prozent schneller ans Ziel. Sie sparen nicht nur Zeit ein, sondern auch CO2, Treibstoff und Strom. Nun haben sie die Chance auf eine Förderung durch den mFund.

Prototyp verknüpft Live-Daten mit Ampelschaltungen

Entstanden ist die Idee in einem gemeinsamen Projekt bei einem anderen Hackathon. Dort optimierten die vier KI-Experten eine einzelne Kreuzung anhand von Live-Verkehrsdaten. Als sie sich im Nachhinein mit Verkehrsfachleuten verschiedener deutscher Großstädte austauschten, zeigte sich: Vielerorts gibt es Bedarf, den Verkehrsfluss zu optimieren. Zurzeit werden in Deutschland nicht alle Kreuzungen live an die Verkehrsverhältnisse angepasst, sondern, wenn überhaupt, nur einzeln betrachtet. Das führt zu Staus, zähfließendem Verkehr und gestressten Verkehrsteilnehmenden. Doch nicht nur sie würden von einem flächendeckend KI-optimierten Verkehr profitieren, sondern auch die Umwelt. Durch die kürzeren Stand- und Fahrtzeiten würde der CO2- und Schadstoffausstoß pro Fahrt sinken.

Konkret funktioniert die Verkehrsoptimierung von Team TrafficSage in zwei Schritten. Zunächst erstellt die selbst programmierte KI eine Prognose des Verkehrsaufkommens auf Basis der aktueller Verkehrsdaten. Dafür nutzt das Team unter anderem Daten aus der Mobilithek, einer OpenData-Plattform des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV). Auf Basis von Live-Verkehrsdaten, Prognosen sowie weiterer Daten passt ein zweiter Prototyp die Ampelschaltungen automatisch an das Verkehrsaufkommen an. Das Ergebnis sind kürzere Wartezeiten und ein besserer Verkehrsfluss.

TrafficSage schafft KI-Lösungen für alle Verkehrsteilnehmenden

Fußgängerinnen und Fahrradfahrer werden dabei ebenso berücksichtigt wie Pkw-Fahrerinnen und -Fahrer und der ÖPNV. Denn Michael Ramich betont, dass für ihn die Stadt der Zukunft nicht nur für Autos optimiert sei, sondern auch sicherer für schwächere Verkehrsteilnehmende, etwa auf Fahrrädern, sein soll.

Im Gegensatz zu den Global Playern der IT-Branche, die seit einigen Jahren in den Bereich Smart City investieren, wollen Ramich und sein Team den Verkehr mit offenen Daten und Transparenz revolutionieren. Es entstehen keine Aufnahmen von Nummernschildern oder einzelnen Personen – die Sensoren sollen lediglich registrieren, wie viele Autos, Fahrräder oder Menschen sich zu einem bestimmten Zeitpunkt im Verkehr bewegen. Ihr Ansatz für die Smart City der Zukunft geht über die Optimierung von Kreuzungen hinaus. So will Team TrafficSage beispielsweise den öffentlichen Nahverkehr beschleunigen und so den Wandel von autofokussierten Städten hin zu einer gleichberechtigten Intermobilität beschleunigen.

Das Team hofft, in Zukunft weiter an dem Projekt arbeiten zu können und der Idee einer KI-optimierten Smart City für alle ein Stück näher zu kommen. „Das ist ein Herzensprojekt von uns allen. Wenn wir könnten, würden wir am liebsten nur noch daran arbeiten“, sagt Ramich schmunzelnd. Genau das könnte der mFund jetzt möglich machen. Für die nächsten Schritte steht das Team bereits im Austausch mit unterschiedlichen Verkehrsfachleuten.

Mehr Informationen zu den Fördermöglichkeiten im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND finden Sie unter www.mfund.de.