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Kunstliche Intelligenz: Schon wenige autonome Autos entzerren den Verkehr


Gehirn & Geist - epaper ⋅ Ausgabe 2/2019 vom 05.01.2019

An kritischen Stellen, etwa bei einer Autobahnauffahrt oder einer Stra.enkreuzung, kommt es oft deswegen zum Stau, weil Autofahrer zu schnell unterwegs sind, zu wenig Abstand halten und darum starker bremsen als notig. Mischt man jedoch unter die Fahrzeuge solche, die per kunstlicher Intelligenz gesteuert werden, lassen sich solche Staus verhindern – selbst wenn der Anteil der selbstfahrenden Fahrzeuge unter zehn Prozent liegt.

Das jedenfalls zeigt eine Studie von Forschern um Eugene Vinitsky von der University of California in Berkeley. Sie testeten in simulierten Verkehrssituationen, wie vereinzelte intelligent gesteuerte Fahrzeuge durch ihre Fahrweise den Verkehr beeinflussen konnten. Sie griffen dabei auf so genanntes Reinforcement Learning zuruck. In zahllosen Durchgangen lernte ein zentraler Computer, welche Reisegeschwindigkeit er allen autonomen Fahrzeugen eines Gebiets zuweisen muss, damit der Verkehr insgesamt flussiger lauft. Dazu lieferten ihm die Forscher Informationen uber Position und Geschwindigkeit aller simulierten Verkehrsteilnehmer.

Die Ergebnisse zeigen, dass autonome Autos den Stra.enverkehr effizienter machen konnen. Beispielsweise verdoppelte sich der Verkehrsfluss an Autobahnauffahrten, wenn zehn Prozent der passierenden Autos computergesteuert waren. Bei Fahrbahnverengungen steigerte sich so der Durchsatz um 20 Prozent. In anderen Simulationen bekam der Computer die Ampelschaltung in einem innerstadtischen Stra.ennetz ubertragen; auch hier stieg die Effizienz.

Dabei halten Vinitsky und seine Kollegen das Potenzial keineswegs fur ausgeschopft. Im Gegenteil – bei ihrem jungst auf einer Fachkonferenz vorgestellten System ging es ihnen primar darum, anderen Forschern ein Modell an die Hand zu geben, mit dem eine KI-basierte Verkehrssteuerung entwickelt, getestet und verglichen werden kann. Um solche Verfahren einzusetzen, ist nicht einmal volle Autonomie notig, sagen die Wissenschaftler. Auch Fahrassistenzsysteme, wie sie bereits jetzt in Pkws verbaut werden, lie.en sich dafur nutzen, so Vinitsky. »Alle Werkzeuge dafur sind da.«

Proceedings of Machine Learning Research 87, S. 399–409, 2018

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