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Podcast über Künstliche Intelligenz und Wissenschaft
DEEP MINDS #13: KI in Deutschland & Aleph Alpha

Mittels maschinellem Sehen können Straßenschäden erkannt werden. Das soll die Instandhaltungsprozesse vereinfachen.

In Los Angeles verursachen Straßenschäden laut Google durchschnittlich rund 900 US-Dollar Schaden pro Jahr pro Fahrzeug. Ein Grund für den schlechten Zustand der Straßen ist der umständliche Instandhaltungsprozess: Bauarbeiter müssen die Straßen manuell auf Schäden untersuchen oder Anwohner rufen an und geben Tipps durch. Beide Prozesse sollen viel Zeit beanspruchen.

Studierende der ortsansässigen Loyola Marymount University begegnen diesem Problem mit maschinellem Sehen. Eine an der Kühlerhaube montierte Kamera filmt die Straßen ab, die Videos werden anschließend von Googles Open-Source-KI Tensorflow auf Schäden analysiert. Die Erkennungsquote soll „hoch“ sein.

Mit dem KI-Verfahren sinke der Aufwand, Schlaglöcher zu identifizieren, was wiederum mehr Zeit für die Reparatur lasse, so die Theorie der Studierenden.

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Denkbar wäre es wohl auch, dass Google die Schlaglöcher in den eigenen Kartenservice Maps integriert und beispielsweise eine Warnung ausspricht, wenn ein Auto in eine stark beschädigte Straße einbiegt.

Interessant ist das Anwendungsszenario im Kontext autonomer Autos, die ohnehin mit Kameras ausgerüstet sind und die Straßen abfilmen. Es zeigt, wie eine Technologie die andere begünstigt und womöglich Lösungen für Probleme schafft, die auf den ersten Blick nicht absehbar waren.

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Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
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