TensorFlow-Projekt: Googles Künstliche Intelligenz erkennt Schlaglöcher und Straßenschäden (Video)

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Google nutzt die Künstliche Intelligenz nicht nur für die eigenen Produkte, sondern stellt sie über mehrere Engines auch externen Entwicklern und Interessierten zur Verfügung. In einer losen Serie zeigt das Unternehmen immer wieder, wofür die TensorFlow-Plattform verwendet wird – und jetzt gibt es wieder ein neues Beispiel. Eine Gruppe von Studenten analysiert mit TensorFlow die Straßen und erkennt Schlaglöcher und Straßenschäden.


Googles Künstliche Intelligenz kommt nicht nur bei den zahlreichen Google-Produkten zum Einsatz, sondern wird in Form der TensorFlow-Plattform auch in vielen anderen Bereichen verwendet: Erst kürzlich wurde bekannt, dass die KI die Überlebenschancen von Krankenhauspatienten berechnet, aber sie kann auch Pflanzen retten, Waldbrände prognostizieren und mithilfe von Smartphones sogar den Regenwald schützen.

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Nicht nur deutsche Straßen sind teilweise mit Schlaglöchern übersät, sondern auch im ohnehin Infrastruktur-schwachen Amerika gleichen manche Straßen einem Schweizer Käse. Laut Erhebungen verursacht das pro Jahr durchschnittlich etwa 900 Dollar Schaden pro Fahrzeug – Grund genug, um etwas dagegen zu tun. Eine Gruppe von Studenten möchte das Problem nun an der Wurzel packen und erst einmal dafür sorgen, dass die Löcher überhaupt erkannt werden.

Dazu haben sie eine Kamera auf den Rand der Motorhaube geklebt, die ständig ein Bild von der Straße aufnimmt. Googles KI kommt dann zum Einsatz und analysiert diese Aufnahmen nach Schlaglöchern, Rissen in der Straße oder anderen Beschädigungen. Durch die Kombination mit Positionsdaten ließen sich Reparaturen so sehr viel leichter beauftragen bzw. Hotspots finden, bei denen man kaum noch ohne Schlagloch vorankommt.

Im Video ist das (hoffentlich) etwas überspitzt dargestellt bzw. man hat die schlimmste Straße ausgewählt. Auf solchen Straßen würde wohl kaum jemand fahren wollen oder können, wie auch sehr nett an dem kleinen orangen Auto im Hintergrund zu sehen ist.



Noch werden die Daten nur für den Gebrauch der Studenten gesammelt, doch das Ziel ist es, dieses System zu perfektionieren und später auch zu etablieren, sodass die Gemeinden und Städte die Daten selbst erheben oder verwenden können. Ob die Straßen dadurch schneller repariert werden steht natürlich auf einem anderen Blatt, aber vielleicht lassen sich dadurch Gefahrenherde schneller erkennen.

Natürlich könnten solche Daten auch von allen Fahrzeugen gesammelt werden, die ohnehin schon über Kameras verfügen, doch das wird wohl auf diversen Gründen so schnell nicht passieren.

» Artikel im Google-Blog

Siehe auch
» PlantMD: Googles Künstliche Intelligenz erkennt erkrankte Pflanzen und ermöglicht schnelle Behandlung
» Smart Wildfire Sensor: Googles Künstliche Intelligenz soll Waldbrände prognostizieren und verhindern
» Künstliche Intelligenz & Smartphones: Ist es möglich, den Regenwald zu retten, indem man ihm zuhört?
» Googles Künstliche Intelligenz berechnet die Überlebenschancen von Krankenhaus-Patienten (Video)
» Warnung vor Naturkatastrophen: Googles Künstliche Intelligenz soll Erdbeben & Nachbeben prognostizieren




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