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Ford: datenbasierte Vorhersage von Unfällen

Big Data

Ford hat einen Algorithmus entwickelt, der bei der Vorhersage von Unfällen helfen könnte – durch präventive Maßnahmen werden Städte sicherer.

mid/Mst

Oft werden Kreuzungen oder Straßenabschnitte erst nach Unfällen als problematisch für Autofahrer, Fahrradfahrer oder Fußgänger eingestuft. Ford will deshalb mit einem neuen Algorithmus zukünftige Unfälle vermeiden. Dafür hat der Autobauer in London Millionen Kilometer abgespult und Daten gesammelt.

Der Unternehmensbereich Ford Smart Mobility hat innerhalb eines Jahres auf einer Gesamtstrecke von rund einer Million Kilometer zahlreiche Daten während Fahrten von 160 speziell ausgerüsteten Lieferwagen im gesamten Londoner Stadtgebiet gesammelt.

Mittels der Analyse verschiedener Manöver wie Bremsvorgänge, Aktivierung von Warnblinkleuchten und ähnliches wurden Fehlerquellen und "Beinahe-Unfälle" identifiziert. Verglichen mit offiziellen Unfallberichten haben die Ford-Experten einen Algorithmus zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit zukünftiger Unfälle entwickelt und Unfallschwerpunkte herauskristallisiert.

"Wir glauben, dass unsere Erkenntnisse das Potenzial haben, Millionen von Menschen zu helfen. Schon sehr kleine Änderungen könnten einen großen Unterschied machen, sei es in Bezug auf Verkehrsfluss, Verkehrssicherheit oder Effizienz. Mitunter reicht schon das Fällen eines Baumes, der ein Verkehrszeichen verdeckt, oder eine ähnlich einfache Maßnahme", sagte Jon Scott von Ford Smart Mobility.

Die Ergebnisse der Versuchsreihe hat der Autobauer im "Ford City Data Report" veröffentlicht. „Der Ford City Data Report ist ein Schaufenster dessen, was wir bei Ford mit vernetzten Fahrzeugdaten, intelligenter Infrastruktur und unseren analytischen Fähigkeiten erreichen können. Wir bieten Städten an, mit uns zusammenzuarbeiten, um gemeinsam Probleme zu lösen – zur allgemeinen Verbesserung des Wirtschaftsstandorts und für mehr Lebensqualität“, sagte Sarah-Jayne Williams, Director, Ford Smart Mobility, Ford of Europe.

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