"Dies ist eine gefährliche Angelegenheit, Frodo, um die Schwelle zu überschreiten: Es lohnt sich, auf die Straße zu treten, und wenn Sie Ihren Beinen freien Lauf lassen, ist nicht bekannt, wohin Sie gebracht werden."
- D.R.R. Tolkien, Herr der Ringe
Die Straßen Europas sind die sichersten der Welt.
Aktuelle Zahlen zeigen, dass es 50 Todesfälle pro Million Einwohner gibt, verglichen mit der weltweiten Zahl von 174 Todesfällen pro Million. Trotzdem bleibt jeder Verlust eine Tragödie. Im Jahr 2017 starben 25.300 Menschen auf europäischen Straßen.
Die Ursachen dieser Unfälle können sowohl menschliches Versagen als auch Wetterbedingungen sowie Schäden an Fahrbahn und Brücken sein. Obwohl einige Dinge außer Kontrolle geraten, ist der Zustand von Straßen und Brücken eine Variable, die kontrolliert werden kann.
Sobald die Straße asphaltiert ist, beginnt sich eine Kombination aus Verkehr und Wetterbedingungen zu verschlechtern und die Oberfläche zu zerstören. Nicht erkannte Risse, Schlaglöcher oder Defekte können schnell zu schwerwiegenderen Problemen führen, wie z. B. kostspieligen Autoreparaturen, erheblichen Verkehrsverzögerungen und im schlimmsten Fall unsicheren Betriebsbedingungen. Diese Probleme gelten gleichermaßen für Brücken, insbesondere wenn Beton für die Aufrechterhaltung der strukturellen Integrität von entscheidender Bedeutung ist. Je früher Probleme entdeckt werden, desto schneller können sie behoben werden, was Zeit und Geld mit minimalen Verzögerungen spart. Letztendlich trägt dies dazu bei, die Sicherheit der Straßen selbst für diejenigen zu gewährleisten, die sie fahren.
Das Erkennen dieser Fehlfunktionen kann jedoch eine sehr schwierige Aufgabe sein, die manuell durchgeführt werden kann, zumal sich früh bildende Risse mit bloßem Auge nur schwer zu erkennen sind. Es ist auch ein ernstes Problem, vorherzusagen, wo Probleme im Voraus auftreten können, damit im Voraus geeignete Maßnahmen ergriffen werden können. Glücklicherweise hilft die Technologie bei der Lösung dieser Probleme.
Brückenbau
Die vor über 20 Jahren erbaute Great Belt Bridge ist eine Hängebrücke zwischen den dänischen Inseln Seeland und Fünen. Die Holding Sund & Bælt, die für die Wartung der Brücke verantwortlich ist, hat gemeinsam mit Microsoft eine innovative Lösung implementiert, die die Flexibilität von Drohnen und die Kraft der künstlichen Intelligenz (KI) kombiniert.
UAVs werden verwendet, um die Brücke zu umfliegen und Tausende von Bildern der Betonkonstruktion zu erstellen - eine Methode, die viel sicherer und schneller ist, als den Arbeiter anzuweisen, 200 Meter über dem Boden zu hängen, um Bilder manuell aufzunehmen. Stattdessen wird die Erfahrung und das Wissen dieser Mitarbeiter verwendet, um einen Algorithmus für maschinelles Lernen zu trainieren, der nach dem Hochladen von Fotos in die Microsoft Azure-Cloud automatisch Risse in Betonoberflächen erkennt. Nachdem die KI eine Liste der Problembereiche erstellt hat, helfen dieselben Experten bei der Auswahl der Bereiche, die gewartet und repariert werden müssen.
Unbeaufsichtigt können diese Risse ziemlich groß werden und den Stahlrahmen der Brücke selbst freilegen. Wenn Stahl zu rosten beginnt, nimmt die Festigkeit so stark ab, dass der Wiederaufbau der einzige Ausweg ist. "Beton kollabiert nicht nur über Nacht - es ist ein langsamer Prozess. Daher ist es äußerst nützlich, potenzielle Schadenspunkte vorab erkennen und vorhersagen zu können “, sagt Mikkel Hemmingsen, CEO von Sund & Bælt.
Das Endergebnis ist ein Prozess, der die Sicherheit erhöht und Zeit und Geld spart. Darüber hinaus ermöglichte die Technologie dem Unternehmen, sein Wissen in neuen Brückenstrukturen einzusetzen. Weitere Schulungen zum Algorithmus sind ebenfalls geplant, wobei dieselbe Methode auf die Little Belt Bridge, die Vejlefjord Bridge und die Resund Bridge angewendet wird.
„Unsere Hauptaufgabe war es, eine Lösung zur Aufrechterhaltung und Verbesserung der Effizienz zu entwickeln. Wir haben jedoch schnell erkannt, dass die Lösung umso besser wird, je mehr wir sie verwenden. Dies gab uns einen Anreiz, den Zugang zu Technologie mit anderen zu teilen “, sagt 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 schickte die BAM Fahrer in mit Kameras ausgestattete Autos, um Fotos und Videos von Straßenoberflächen aufzunehmen. Dann untersuchten die Inspektoren die Materialien, um beschädigte Bereiche zu identifizieren, sie zu markieren und einen Plan für ihre Beseitigung zu erstellen. "Der Prozess war zeitaufwändig, teuer und langwierig", sagte Kitting Lee, Direktor für Handel und Innovation bei BAM Infra Nederland. "Wir brauchten eine klügere Entscheidung."
Mit der neuen Lösung können mit 360-Grad-Kameras ausgestattete Fahrzeuge Videos von allen Seiten aufnehmen und selbst in die Azure-Cloud hochladen, wobei AI-basierte Algorithmen automatisch Anlass zur Sorge geben. Diese Bilder erfassen auch Geodaten, sodass Inspektoren sie genau bis zu ihrem tatsächlichen Standort verfolgen können. Dies erhöht die Geschwindigkeit, Qualität, Effizienz und Genauigkeit der visuellen Straßenkontrollen und bietet die Möglichkeit, die Wartungszeit für Asphalt vorherzusagen und gleichzeitig die Kosten zu senken. So wird Zeit für Inspektoren frei, damit sie ihr Wissen dort konzentrieren können, wo es wirklich benötigt wird.
„Die meisten Straßen“, fährt Lee fort, „werden nur einmal im Jahr überprüft. Wir wussten, dass wir, wenn wir häufigere Inspektionen durchführen könnten, die Umwandlung kleiner Mängel in große Löcher verhindern könnten, was die Verkehrssicherheit verbessern, vorbeugende Wartung bieten und die Anzahl der Notfallreparaturen verringern würde, die Straßen blockierten und Staus verursachten. ""
Neben der offensichtlichen Steigerung der Effizienz im Laufe der Zeit und der Kosten trägt das neue System auch dazu bei, die Stimmung der Mitarbeiter zu verbessern und gleichzeitig neue Talente anzuziehen. Anstatt stundenlang Filmmaterial mit unbeschädigten Straßen zu betrachten, können sich Inspektoren jetzt ausschließlich auf Teile konzentrieren, die Aufmerksamkeit erfordern, was zu schnelleren Reparaturen und einer höheren Arbeitszufriedenheit führt.
Angesichts des Erfolgs der neuen Asphalttestlösung erwägen OrangeNXT und BAM auch, sie als Saas-Lösung an andere Länder und für andere Zwecke zu verkaufen, um neue Geschäftsmöglichkeiten zu eröffnen und gleichzeitig ihre Wettbewerbsfähigkeit sicherzustellen.
Von Brücken und Straßen bis hin zu allem dazwischen tragen diese Technologien dazu bei, dass die Wege, die wir zurücklegen, so sicher wie möglich sind.