In Deutschland passiert ca. alle zwei Minuten ein Unfall mit einem Wildtier. Schilder, die vor Wildwechsel warnen, helfen dabei wenig.
Das Startup wuidi hat eine App namens Wildwarner entwickelt, die auf polizeiliche Unfallstatistiken in Bayern beruht und bereits im Einsatz ist. Das vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur geförderte Projekt WilDa des Technologiecampus Freyung (Team Geoinformatik) geht einen Schritt weiter und erarbeitet eine situationsbezogene Warnung vor Wildunfällen für Autofahrer. Mithilfe von Parametern wie Tages- und Jahreszeit, Wetter, Verkehrsdaten, Landschaftsnutzung und –bepflanzung wird das Risiko dynamisch prognostiziert.
Wenn Verkehrsteilnehmer sich darauf verlassen können, dass bei einer Warnung ein konkretes Risiko besteht, können Sie ihr Fahrverhalten entsprechend anpassen und durch z.B. reduzierte Geschwindigkeit Wildunfälle vermeiden.
Wie funktioniert das alles?
Es wird ein Verfahren der künstlichen Intelligenz verwendet, wodurch maschinelle Lernalgorithmen mit Trainingsdaten trainiert werden. Das sind die genannten Umweltparameter und die damit verbundenen Unfallstatistiken. Das System kann dadurch erlernen, welche Bedingungen Wildunfälle an bestimmten Orten begünstigen z.B. landwirtschaftliche Nutzung mit bestimmten Ackerfrüchten als Nahrungsquelle für das Wild, Regen, Nebel, oder bestimmte Straßengegebenheiten.
Vor welchen Herausforderungen steht das Projekt?
Aktuell stehen den Betreibern nur die georeferenzierten Wildunfalldaten aus Bayern zur Verfügung. Um die Warnqualität zu verbessern, wäre es wichtig, auch die Daten weiterer Bundesländer zu erhalten, da die App zukünftig deutschlandweit und europaweit angeboten werden soll. Eine weitere Herausforderung ist die Datenmenge. Die Trainingsdaten bestehen aus etwa einer Million Wildunfällen und 4 Terrabyte an Umweltdaten, die im System verarbeitet werden müssen.
Welche Szenarien sind für die Zukunft denkbar?
WilDa soll in Navigationssysteme integriert werden und auch im Bereich autonomes Fahren soll WilDa mit der Risikoprognose für einen Wildunfall ein angepasstes Fahrverhalten erleichtern.
Fakten zum Projekt:
1 Mio. Wildunfälle als Trainingsdaten
2,5 Mrd. Verkehrsdaten
4 TB Daten insgesamt
40% regelmäßige Nutzer der App
10 Partner und assoziierte Partner
8 Projektmitarbeiter
Fördersumme: 1,1 Mio.
Laufzeit: 4/2017 – 3/2020
Projektbeteiligte: Technische Hochschule Deggendorf, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg und weitere assoziierte Partner
Ideengeber: wuidi GmbH
Quellen: m-Fund-Projekte im Portrait, 7 Fragen an WilDa – Ein Gespräch mit Prof. Dr. Wolfgang Dorner, Leiter des mFUND-Projekts „Dynamische Wildunfallwarnung unter Verwendung heterogener Verkehrs-, Unfall- und Umweltdaten sowie Big Data Ansätze" (WilDa)
https://wuidi.com
wilda-projekt.de
