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Künstliche Intelligenz: Schon wenige autonome Autos entzerren den Verkehr

An kritischen Stellen, etwa bei einer Autobahnauffahrt oder einer Straßenkreuzung, kommt es oft deswegen zum Stau, weil Autofahrer zu schnell unterwegs sind, zu wenig Abstand halten und darum stärker bremsen als nötig. Mischt man jedoch unter die Fahrzeuge solche, die per künstlicher 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 könnten. Sie griffen dabei auf so genanntes Reinforcement Learning zurück. In zahllosen Durchgängen lernte ein zentraler Computer, welche Reisegeschwindigkeit er allen autonomen Fahrzeugen eines Gebiets zuweisen muss, damit der Verkehr insgesamt flüssiger läuft. Dazu lieferten ihm die Forscher Informationen über Position und Geschwindigkeit aller simulierten Verkehrsteilnehmer.

Die Ergebnisse zeigen, dass autonome Autos den Straßenverkehr effizienter machen können. 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 innerstädtischen Straßennetz übertragen; auch hier stieg die Effizienz.

Dabei halten Vinitsky und seine Kollegen das Potenzial keineswegs für ausgeschöpft. Im Gegenteil – bei ihrem jüngst auf einer Fachkonferenz vorgestellten System ging es ihnen primär 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 nötig, sagen die Wissenschaftler. Auch Fahrassistenzsysteme, wie sie bereits jetzt in Pkws verbaut werden, ließen sich dafür nutzen, so Vinitsky. »Alle Werkzeuge dafür sind da.«

2/2019

Dieser Artikel ist enthalten in Gehirn&Geist 2/2019

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