Unser schlechtes Fahrgefühl erfährt seine Bestätigung durch harte Fakten schon sehr lange: Auch laut einer Studie des Deutschen Instituts für Urbanistik 2023 weist ein Drittel der Straßen in Städten, Gemeinden und Landkreisen große Mängel auf. Die Kommunen in dieser Bredouille setzen nun zunehmend Künstliche Intelligenz ein, um Straßenschäden, Schlaglöcher und Risse gezielter beurteilen zu können. Ein bundesweites Förderprogramm beispielsweise unterstützt derzeit 13 Projekte, die sich mit der Zustandserhebung von Straßen befassen. In diesem Rahmen hat auch die Stadt Hockenheim nun gemeinsam mit 16 weiteren Kommunen ein automatisiertes System zur Erfassung von Straßenschäden eingerichtet. Aber auf wie schnell beschleunigt eine dann aufgeschaltete, auswertende KI denn die Planung von Straßensanierungen? Rasanter?, vergleichbar etwa mit der Hoch-Geschwindigkeit eines Rennens auf dem Hockenheimring? Ändert sich der Prozess-Ablauf?
Unterschiedliche Geschwindigkeiten bei der Datenerfassung, Verarbeitung und Umsetzung
Keine Frage: Mit höchster Rechengeschwindigkeit können Unmengen von Daten immer schneller verarbeitet werden. Während noch ein automatisiertes System die Straßenschäden erfasst, indem Smartphones alle vier Meter eine Aufnahme der Hockenheimer Straßen machen, analysiert eine KI die Bilder und erkennt und kategorisiert sie. Mit diesem datenbasierten, besseren Überblick können Straßenschäden frühzeitiger erkannt – und kostengünstiger saniert werden. Mit welcher Geschwindigkeit allerdings eine marode Straße dann tatsächlich auch ertüchtigt wird, steht natürlich auf einem ganz anderen Tachoblatt.
Zur Beschleunigung hofft man hierzu auch auf das Sondervermögen Infrastruktur. Auch aus immer weiter verbreiteter kommunaler Klammheit heraus. Notwendige Sanierungen indes aus diesen oder jenen Gründen immer weiter hinausgezögert zu haben, ist dabei sicherlich mit ein Grund für die bundesweit marode Infrastruktur. Von Hockenheim gen Kaiserslautern:
KI im Einsatz für digitale Mobilitätslösungen
Dort hat die Stadt 2018 das letzte Mal die Straßen untersucht und kategorisiert – seinerzeit noch ohne KI-Unterstützung. Jetzt 2025 analysieren Uni und Stadt Kaiserslautern gemeinsam den aktuellen Zustand. Dafür sind wieder ungewöhnliche Fahrzeuge unterwegs, oben sind Kameras installiert, unten Sensoren. Ein KI-Modell wird auch hier die Daten der Fahrzeuge auswerten. Entstehen soll daraus eine Heatmap – eine Karte, die die Kaiserslauterer Straßen klassifiziert. Und gleichzeitig auch die geologische Beschaffenheit darunter in den Blick nimmt. Fernleitungen oder Hohlräume beispielsweise. So könne etwa nach einem Unwetter schnell festgestellt werden, ob Straßen von den Wassermassen unterspült worden sind.
Man denke an dieser Stelle nur an den Starkregen 2024, der enorme Schäden in der baden-württembergischen Verkehrsinfrastruktur hinterließ. Und der dabei auch bei zig Speditionen Liefertermine einkassierte. Die baden-württembergische Diversa GmbH etwa musste hier mit aller logistischen Kompetenz, Erfahrung und Umsicht reagieren. Apropos Speditionen: Wer jetzt ob neuer Emissionsziele sein Flottenmanagement neu definiert, setzt auf? KI.
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Kurzzusammenfassung:
Immer mehr deutsche Kommunen setzen auf Künstliche Intelligenz, um Straßenschäden wie Risse, Schlaglöcher oder Unterspülungen automatisiert zu erfassen und zu analysieren. Smarte Kamerasysteme und KI-gestützte Bildauswertungen ermöglichen eine schnellere und präzisere Zustandserfassung als herkömmliche Verfahren. Doch während die Datenerhebung und Klassifikation mittlerweile nahezu in Echtzeit erfolgen, bleibt die Umsetzung von Sanierungen abhängig von finanziellen, organisatorischen und politischen Faktoren. Beispiele aus Hockenheim und Kaiserslautern zeigen, wie KI zur Grundlage moderner, datenbasierter Infrastruktur- und Mobilitätsplanung wird – auch im Kontext von Klimafolgen und Lieferkettenanforderungen.
Originalinhalt von webwerkstatt, veröffentlicht unter dem Titel “ Künstliche Intelligenz im Vorbeifahren – von KI in der Infrastruktur“, übermittelt durch Carpr.de
