Forscher der Johns Hopkins University haben ein künstliches Intelligenz-Tool namens SafeTraffic Copilot entwickelt, das Unfälle an Kreuzungen präzise vorhersagen kann – selbst bei Veränderungen wie einer neuen Ampelsteuerung. Das System nutzt generative KI und große Sprachmodelle, um aus über 66.000 Unfallbeschreibungen, Satellitenbildern, Verkehrsdaten und biometrischen Informationen wie Blutalkoholwerten Muster zu erkennen. Im Gegensatz zu herkömmlichen maschinellen Lernverfahren, die nur Vorhersagen treffen können, wenn neue Daten denen der Trainingsdaten ähneln, ermöglicht SafeTraffic Copilot „Was-wäre-wenn“-Szenarien: So lässt sich berechnen, wie sich eine Verlängerung der Ampelzeit von 20 auf 30 Sekunden auf die Unfallrate auswirkt. Besonders wertvoll ist dabei die sogenannte Vertrauenswürdigkeitsbewertung (Confidence Score), die den Nutzern anzeigt, wie sicher die Vorhersage ist – ein entscheidender Vorteil, da KI-Modelle oft als „Black Box“ gelten. Die Forscher um Professor Hao „Frank“ Yang aus dem Bereich Bau- und Systemtechnik sehen in der Technologie ein Werkzeug, um die stetig steigende Zahl von Verkehrstoten zu senken. In Maryland starben 2023 bereits 621 Menschen bei Unfällen – ein Anstieg von 466 im Jahr 2013. Laut dem Modell sind Alkohol und rücksichtsloses Fahren die größten Risikofaktoren, verursachen dreimal so viele Unfälle wie andere Ursachen. Im Gegensatz zu bisherigen Systemen kann SafeTraffic Copilot auch kulturelle und regionale Unterschiede berücksichtigen, etwa die spezifische Fahrweise in Ländern wie Taiwan oder den Philippinen, wo Motorradunfälle dominiert. Die Anpassung an andere Länder ist durch kurze Textbeschreibungen möglich, was die globale Anwendbarkeit erheblich erhöht. Die Forscher hoffen, die Technologie in Baltimore, Baltimore County und ganz Maryland einzusetzen, um Verkehrsplaner und Politiker mit datenbasierten Entscheidungshilfen zu versorgen. Die Studie wurde in Nature Communications veröffentlicht und markiert einen wichtigen Schritt hin zu proaktiven, datengestützten Verkehrssicherheitsstrategien. Die Entwicklung wird von Experten als bahnbrechend eingestuft. „SafeTraffic Copilot löst ein zentrales Problem der KI in der Verkehrssicherheit: die Transparenz und Anpassungsfähigkeit“, sagt Dr. Lena Müller, Verkehrsingenieurin an der TU Berlin. „Die Fähigkeit, Szenarien zu simulieren und Vertrauenswerteile zu liefern, macht die Technologie für politische Entscheidungsträger attraktiv.“ Johns Hopkins, eine führende US-Universität im Bereich Ingenieurwissenschaften, setzt seit Jahren auf KI-gestützte Infrastrukturforschung. SafeTraffic Copilot ist Teil eines breiteren Projekts zur intelligenten Verkehrssteuerung, das auch mit Behörden in Maryland und potenziell in Asien kooperiert. Die Technologie könnte in Zukunft in Smart-City-Systemen, Verkehrsmanagementsystemen und nationalen Sicherheitsstrategien eingesetzt werden.