Autohersteller Ford hat einen Algorithmus entwickelt, der bei der Vorhersage von Unfällen helfen kann. In einem Feldversuch haben Forscher in London auf einer Gesamtstrecke von einer Million Kilometern Fahrzeugdaten gesammelt und ausgewertet, beispielsweise Bremsvorgänge, deren Intensität oder die Aktivierung von Warnblinkleuchten. So konnten sie Beinahe-Unfälle identifizieren. Die Experten verglichen die Informationen mit bestehenden Unfallberichten. Daraus ist ein Algorithmus entstanden, der die Wahrscheinlichkeit künftiger Unfälle bestimmt.
Anstatt dass Kreuzungen oder Straßenabschnitte erst nach Unfällen als problematisch eingestuft und verändert werden, macht Big Data so im Vorhinein potenzielle Unfallschwerpunkte aus, die dann entschärft werden können. Die Auswertungen sind Bestandteil des Ford City Data Reports, der auch andere Möglichkeiten zur Verbesserungen des Straßenverkehrs aufzeigt, wie die Planung von Lieferwagen-Fahrten am frühen Morgen vor den Stoßzeiten. Jedes Fahrzeug, das an der Studie teilgenommen hat, war mit einem speziellen Lesegerät ausgestattet, das Fahrdaten aufgenommen und zur Analyse in die Cloud hochgeladen hat. Die Teilnehmer hatten sich mit dem Datensammeln einverstanden erklärt. (SP-X)
