„Es ist eine gefährliche Angelegenheit, Frodo, aus deiner Tür zu gehen. "Sie betreten die Straße, und wenn Sie Ihre Füße nicht behalten, wissen Sie nicht, wohin Sie möglicherweise mitgerissen werden."
- JRR Tolkien, der Herr der Ringe
Europas Straßen sind die sichersten der Welt.
Aktuelle Zahlen zeigen, dass es 50 Todesfälle pro eine Million Einwohner gibt, verglichen mit der weltweiten Zahl von 174 Todesfällen pro Million. Trotzdem bleibt jeder Verlust eine Tragödie. Im Jahr 2017 kamen 25.300 Menschen auf europäischen Straßen ums Leben.
Die Ursache dieser Unfälle kann von menschlichem Versagen und Wetterbedingungen bis hin zu beschädigten Strukturen und Oberflächen variieren. Während einige Dinge außerhalb des Kontrollbereichs liegen, sind die Straßen- und Brückenbedingungen eine Variable, die gesteuert werden kann.
Sobald eine Straße asphaltiert ist, beginnt sich eine Kombination aus Verkehrs- und Wetterbedingungen zu verschlechtern und die Oberfläche zu erodieren. Nicht erkannte Risse, Abriebe oder Defekte können schnell zu größeren Problemen führen, wie kostspieligen Reparaturen, größeren Verkehrsverzögerungen und im schlimmsten Fall einem unsicheren Zustand. Diese Probleme teilen auch Brücken, insbesondere wenn Beton für die Aufrechterhaltung der Integrität der Struktur von entscheidender Bedeutung ist. Je früher Fehler erkannt werden, desto schneller können sie behoben werden. Dies spart Zeit und Geld und minimiert Störungen. Dies trägt letztendlich dazu bei, dass die Straßen selbst für die Fahrgäste sicherer sind.
Die Erkennung dieser Fehler kann jedoch sehr schwierig manuell durchzuführen sein, insbesondere da sich früh bildende Risse mit bloßem Auge schwer zu erkennen sind. Die Vorhersage, wo Fehler wahrscheinlich im Voraus auftreten, damit im Voraus geeignete Maßnahmen ergriffen werden können, ist ebenfalls eine große Herausforderung. Zum Glück ist die Technologie hier, um zu helfen.
Brücken bauen
Die vor mehr als 20 Jahren erbaute Great Belt Bridge ist eine Hängebrücke, die die dänischen Inseln Seeland und Fünen verbindet. Die Holding Sund & Bælt, die für die Wartung der Brücke verantwortlich ist, hat gemeinsam mit Microsoft eine innovative Lösung entwickelt, die die Flexibilität von Drohnen mit der Kraft der künstlichen Intelligenz (KI) kombiniert.
Die Drohnen werden verwendet, um die Brücke zu umfliegen und Tausende von Bildern der Betonkonstruktion aufzunehmen - eine Methode, die weitaus sicherer und schneller ist, als einen Arbeiter zu beauftragen, 200 Meter über der Oberfläche zu baumeln, um manuell Bilder aufzunehmen. Das Fachwissen und die Erfahrung dieser Mitarbeiter werden stattdessen verwendet, um einen Algorithmus für maschinelles Lernen zu trainieren, mit dem Risse in der Oberfläche des Betons automatisch erkannt werden können, nachdem die Fotos in die Azure-Cloud von Microsoft hochgeladen wurden. Nachdem die KI eine Liste von Bereichen erstellt hat, die Anlass zur Sorge geben, werden dieselben Experten verwendet, um die Bereiche auszuwählen, die gewartet und repariert werden müssen.
Wir stellten schnell fest, dass die Lösung umso besser wurde, je mehr wir sie verwendeten.
Unbeaufsichtigt können diese Risse groß genug werden, um den darunter liegenden Stahlrahmen der Brücke selbst freizulegen. Wenn der Stahl dann rostet, wird die Festigkeit beeinträchtigt, und der Wiederaufbau ist die einzige Option. "Beton wird nicht einfach über Nacht abgebaut - es ist ein langsamer Prozess. Daher ist es äußerst nützlich, potenzielle Schadenspunkte im Voraus erkennen und vorhersagen zu können “, sagt Mikkel Hemmingsen, CEO von Sund & Bælt.
Das Endergebnis ist ein Prozess, der die Sicherheit erhöht und gleichzeitig Zeit und Geld spart. Darüber hinaus konnte das Unternehmen seine Erkenntnisse in neuere Brückenkonstruktionen übertragen. Es ist auch geplant, den Algorithmus weiter zu trainieren, indem dieselbe Methode auf die Little Belt Bridge, die Vejlefjord Bridge und die Resund Bridge angewendet wird.
"Unser Hauptaugenmerk lag auf der Schaffung einer Lösung zur Aufrechterhaltung und Verbesserung der Effizienz. Wir stellten jedoch schnell fest, dass die Lösung umso besser wurde, je mehr wir sie verwendeten. Dies hat uns einen Anreiz gegeben, die Lösung an andere weiterzugeben », erklärt Hemmingsen.
Von Brücken zu Straßen
Das multinationale Bauunternehmen BAM Infra Nederland und OrangeNXT, ein führender Software-Integrator, haben ein System entwickelt, das Microsoft Azure, maschinelles Lernen und KI verwendet, um Algorithmen zu trainieren, mit denen verschiedene Arten von Schäden auf gepflasterten Oberflächen genau erkannt und klassifiziert werden können.
In der Vergangenheit sandte die BAM Fahrer in mit Kameras ausgestatteten Autos aus, um Fotos und Videos von Straßenoberflächen aufzunehmen. Die Inspektoren überprüften dann den Inhalt, um beschädigte Bereiche zu identifizieren, bevor sie sie markierten und einen Plan zur Behebung dieser Bereiche erstellten. "Dieser Prozess war zeitaufwändig, kostspielig und langwierig", sagt Kitting Lee, Direktor für Handel und Innovation bei BAM Infra Nederland. "Wir brauchten eine intelligentere Lösung."
Mit der neuen Lösung zeichnen Fahrzeuge mit 360-Grad-Kameras Videomaterial aus jedem Blickwinkel auf, bevor sie in die Azure-Cloud hochgeladen werden, wo AI-gestützte Algorithmen automatisch Anlass zur Sorge geben. Diese Bilder erfassen auch Geodaten, sodass Inspektoren sie genau bis zu ihrem tatsächlichen Standort zurückverfolgen können. Dies verbessert die Geschwindigkeit, Qualität, Effizienz und Genauigkeit dieser visuellen Straßenkontrollen, ermöglicht eine vorausschauende Asphaltwartung und senkt gleichzeitig die Kosten, sodass die Inspektoren ihr Fachwissen dort konzentrieren können, wo es wirklich benötigt wird.
Dieser Prozess war zeitaufwändig, kostspielig und langwierig. Wir brauchten eine intelligentere Lösung
„Die meisten Straßen“, fährt Lee fort, „wurden nur einmal pro Jahr überprüft. Wir wussten, dass wir, wenn wir häufiger prüfen könnten, verhindern könnten, dass kleine Mängel zu großen Löchern werden, was die öffentliche Sicherheit verbessern, vorausschauende Wartung ermöglichen und Notreparaturen reduzieren würde, die Straßen stilllegen und Staus verursachen. “
Neben den offensichtlichen Effizienzsteigerungen bei Zeit und Kosten sorgt das neue System auch für glücklichere Mitarbeiter und zieht neue Talente an. Anstatt stundenlanges Material von unbeschädigten Straßen zu durchsuchen, können sich die Inspektoren jetzt nur noch auf Abschnitte konzentrieren, die Aufmerksamkeit erfordern, was zu schnelleren Reparaturen und einer höheren Arbeitszufriedenheit führt.
Angesichts des Erfolgs der neuen Asphaltinspektionslösung erwägen OrangeNXT und BAM auch, den neuen Prozess als Software-as-a-Service-Lösung in anderen Ländern und für andere Zwecke zu verkaufen, um neue Geschäftsmöglichkeiten zu eröffnen und gleichzeitig sicherzustellen, dass diese bestehen bleiben wettbewerbsfähig.
Von Brücken und Straßen bis hin zu allem dazwischen tragen Technologien wie KI dazu bei, dass die Wege, die wir zurücklegen, so sicher wie möglich sind.