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Verkehr

Falsche News können Nahverkehr lahmlegen

Verfasst von Kempkens/pte am Fr, 10. Januar 2025 - 08:08
Verkehr
Simulation
Forschung
Nahverkehrsbahnhof World Trade Center in New York: anfällig für Fake News (Foto: Pixabay, Shire777)

Mit Bombendrohungen oder anderen Falschmeldungen lässt sich der öffentliche Nahverkehr massiv stören oder sogar vollständig lähmen. Die Folgen sind weitreichendes Chaos und schwere wirtschaftliche Schäden. Das haben Forscher des Stevens Institute of Technology und der University of Oklahoma mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) nachgewiesen. Speziell untersucht haben sie das Trans-Hudson-System, das New Jersey und New York miteinander vernetzt und täglich von 200.000 Fahrgästen genutzt und von der Port Authority Trans-Hudson (PATH) betrieben wird.

Informationssystem macht Verkehr sicherer

Verfasst von Kempkens/pte am Fr, 03. November 2023 - 00:10
Verkehr
Forschung & Entwicklung
System im Test: Fahrzeuge kommunizieren miteinander (Illustration: research.qut.edu.au/carrsq)

Forscher des Centre for Accident Research and Road Safety - Queensland wollen Autofahrer und andere Verkehrsteilnehmer mit einem neuen Informationssystem besser vor Unfällen schützen. Die Autos werden hierzu mit einem zusätzlichen Display, einer Antenne und einem Kommunikationssystem ausgestattet, das sie mit allen ebenso ausgestatteten Autos sowie 29 ampelgesteuerten Kreuzungen in Ipswich im australischen Bundesstaat Queensland verbindet. Von den Kreuzungen kommen Infos wie Dauer des Rotlichts, die eine angepasste Fahrweise ermöglichen.

Kameras in Bussen für beste Verkehrsplanung

Verfasst von Kempkens/pte am So, 06. August 2023 - 07:40
Deep Learning
Forschung & Entwicklung
Verkehr
Campus-Bus in Columbus: zusätzliche Kameras für bessere Verkehrsplanung (Foto: osu.edu)

Zusätzlich zu Kameras in Bussen, die die Innenräume überwachen, lässt sich nebenbei das Verkehrsgeschehen beobachten und auswerten. Bei zu dichtem Verkehr können demnach Wechselverkehrszeichen aktiviert werden, die die Fahrzeuge so umleiten, dass Staus vermieden werden. Das System haben Forscher der Ohio State University entwickelt. Es nutzt eine Deep-Learning-Software, um geparkte und fahrende Autos sowie andere Verkehrsteilnehmer zu identifizieren.

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