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Detailergebnis zu DOK-Nr. 82075

Die Anwendung künstlicher Intelligenz bei der Bewertung von Straßen für die Planung von Erhaltungsmaßnahmen: Eine Proof-of-Concept-Studie (Orig. engl.: The application of artificial intelligence to road pavement maintenance assessment: A proof of concept study)

Autoren	M. Courtier R. Lee P. Sanders R. Dhammi
Sachgebiete	12.0 Allgemeines, Management 0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten)

Wokingham: TRL, 2024, IV, 53 S., 15 B, 11 T, zahlr. Q, Anhang (Project Report / Transportation Research Laboratory; ACA108). - Online-Ressource: verfügbar unter: https://doi.10.58446/lnxe9255

Die Studie untersucht, wie maschinelles Lernen (ML) die Identifikation von Straßenabschnitten für Erhaltungsmaßnahmen verbessern kann. Aktuell nutzen Straßenbehörden regelbasierte digitale Tools, die auf Zustandsdaten basieren, um Abschnitte für die Erhaltung zu empfehlen. Diese Ansätze können von den Entscheidungen von Ingenieuren abweichen. Ziel der Studie war es, ein ergebnisorientiertes Modell zu entwickeln, das auf Zustandsdaten des Strategic Road Network (SRN) in England zurückgreift. Diese Daten umfassen visuelle Zustände, Rauheit, Griffigkeit sowie Informationen wie Bauweise, Verkehr, Material und Alter, die für den Kontext relevant sind. Vor allem diese Informationen zum Kontext sind für die digitale Analyse sehr wertvoll und entscheidend. Der Datensatz wurde so aufgeteilt, dass 80 % der Daten als Trainingsdaten und 20 % der Daten als Testdaten verwendet wurden. Als Ergebnis in der Studie konnte erfasst werden, dass der neue Ansatz (Digitaler Ingenieur) eine deutlich höhere Gesamtgenauigkeit bietet als die ursprünglichen Methoden (regelbasiert).