Pressemitteilung: Verkehrsunfallrisiken mit Künstlicher Intelligenz vorhersagen und damit Unfälle verhindern

TU Chemnitz ist Partnerin im europäischen Forschungsprojekt ROAD4SAFE, das neue Wege für eine vorausschauende Verkehrssicherheit entwickelt – Das Vorhaben wird mit fünf Millionen Euro gefördert
Wie lassen sich Verkehrsunfälle verhindern, bevor sie überhaupt entstehen? An dieser Frage arbeitet das europäische Forschungsprojekt ROAD4SAFE, das im Oktober 2026 mit einem Kick-off in Vigo (Spanien) gestartet ist. Mit einem Gesamtfördervolumen von fünf Millionen Euro im Rahmen des EU-Forschungsprogramms Horizon Europe bringt das Projekt internationale Universitäten, Straßenbetreiber, Technologieorganisationen und Industriepartner zusammen. Die Technische Universität Chemnitz ist mit der Professur Allgemeine Psychologie und Human Factors (Prof. Dr. Stefan Brandenburg) sowie der Professur Privatrecht und Recht des geistigen Eigentums (Prof. Dr. Dagmar Gesmann-Nuissl) maßgeblich beteiligt. Die Professuren bringen ihre psychologische und rechtliche Expertise in die Entwicklung neuer KI-basierter Lösungen für mehr Verkehrssicherheit ein.
Risiken proaktiv in Echtzeit erkennen, statt Unfälle nachträglich zu analysieren
Bislang können viele Maßnahmen zur Verkehrssicherheit erst ergriffen werden, nachdem Unfälle bereits geschehen sind. ROAD4SAFE verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz: Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) und unterschiedlicher Datenquellen sollen Gefahren frühzeitig erkannt und Unfälle damit proaktiv verhindert werden. Dafür werden beispielsweise Informationen aus vernetzten Fahrzeugen, Sensoren der Straßeninfrastruktur, Verkehrs- und Umweltbedingungen sowie historischen Unfalldaten zusammengeführt und in Echtzeit ausgewertet. Auf dieser Grundlage entsteht ein intelligentes Entscheidungsunterstützungssystem, das potenzielle Risiken vorhersagen und Fahrerinnen und Fahrer sowie weitere Beteiligte bei der Einleitung geeigneter Gegenmaßnahmen zu Unfallvermeidung unterstützen soll. (....)

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Quelle: Technische Universität Chemnitz

Stichwörter: Technische Universität Chemnitz, ROAD4SAFE, Verkehrsunfallrisiken, Künstliche Intelligenz (KI), Verkehrssicherheit, Horizon Europe, Vision Zero, vernetzte Fahrzeuge, Straßeninfrastruktur, Entscheidungsunterstützungssystem, Mensch-Maschine-Schnittstelle (Human-Machine Interface), Vigo (Spanien)

Kategorie(n): Forschung & Transfer