Intelligente Strassen

Handeln, bevor ein Schaden überhaupt erst entsteht. Oder in der Fachsprache: weg von der reaktiven zur sogenannten prädiktiven Instandhaltung der Infrastruktur. Das ist das Ziel, auf das Fachleute aus ganz Europa derzeit hinarbeiten, indem sie Sensoren mit Software und künstlicher Intelligenz zu einem intelligenten System vernetzen. Dieses soll den Zustand von Bauwerken und Strassen in Echtzeit erfassen und auswerten.

Agieren statt reagieren
Wie diese Entwicklung konkret aussehen kann, zeigt das ETH-Spin-off Irmos Technologies AG. Das Unternehmen hat sich auf die kontinuierliche Überwachung von Brücken und Tunnels spezialisiert. Dabei messen Sensoren Verformungen, Dehnungen und Schwingungen, die durch Verkehrslasten entstehen. Daraus lassen sich Rückschlüsse auf den allgemeinen Zustand des Bauwerks und insbe­sondere auf Schwachstellen ziehen. «Wir wollen verstehen, wie es einer Brücke tatsächlich geht und wie gross die reale Belastung ist», sagt CEO und Mitgründer Panagiotis Martakis. Die eigentliche Innovation ist dabei nicht die Messung mittels Sensoren an sich, sondern, wie die riesigen Datenmengen im Hintergrund ausgewertet und interpretiert werden. «Über die Sensoren spricht das Bauwerk zu uns – und wir übersetzen diese Signale in verwertbare Informationen für den Betreiber.»

Prognosen in Echtzeit
Um solche Informationen zu erhalten, verknüpft Irmos die Sensoren mit Datenanalyse und künstlicher Intelligenz. Das Ergebnis ist ein digitales Diagnoseinstrument: Betreiber erhalten einen Überblick über den Zustand ihres gesamten Bauwerksportfolios – in Echtzeit. Panagiotis Martakis vergleicht das Prinzip mit einer Smartwatch: «Wir generieren grosse Mengen an Rohdaten, interpretieren sie und erkennen Veränderungen frühzeitig.» Sensortechnisch basiert die Methode unter anderem auf dem Prinzip «Bridge­Weigh-in-Motion»: Aus den Schwin-gungen des Bauwerks lassen sich Fahrzeuglasten und deren Auswirkungen auf die Struktur ableiten. Daraus entstehen Prognosen zur Entwicklung von Schäden. «Wir können Szenarien berechnen – etwa was passiert, wenn künftig mehr schwere Fahrzeuge über eine Brücke fahren», erklärt der Experte.

Das Ziel dieser Vorgehensweise ist kein zusätzlicher Unterhalt, sondern ein gezielterer. Denn die kontinuierliche Überwachung ermöglicht es, die je­weilige Lage genauer zu beurteilen. «Man kann das mit der Diagnose eines Arztes vergleichen», sagt Panagiotis Martakis. «Wenn wir das Leben eines Bauwerks verlängern wollen, braucht es frühzeitig kleinere Eingriffe. Dabei verfolgen wir das Prinzip, die mög­lichst kleinste Dosis an Wartungsarbeiten aufzuwenden.»

Neben Brücken überwacht Irmos Tunnels und Fahrbahnplatten. Auch bei ihnen gilt: Je früher Veränderungen erkannt werden, desto geringer sind Aufwand, Kosten und Sperrzeiten für die Instandsetzung. Zum Beispiel bei der Nordröhre des Rosenbergtunnels in St.Gallen, die im vergangenen Jahr saniert wurde. Im Rahmen dieses Gross­projekts erhielt Irmos vom Bundesamt für Strassen (ASTRA) den Auftrag, Sensoren in einem bestehenden Kanal unter dem Trassee zu installieren, um die Fahrbahnplatte künftig zu überwachen. Indem Schwingungen auf­gezeichnet und analysiert werden, lässt sich kontinuierlich beurteilen, ob die Fahrbahndecke strukturell intakt ist.

Für Panagiotis Martakis liegt darin auch ein Nachhaltigkeitsaspekt: «Jede vermiedene Ersatzinvestition reduziert Materialverbrauch, Kosten und gebundene CO₂-Emissionen.» In der Schweiz werde die Infrastruktur sehr gut unterhalten, was bedeute, dass sie teil­­weise früh ersetzt werde, obwohl sie vielleicht noch länger gehalten hätte. «Datenbasierte Entscheidungen helfen, den optimalen Zeitpunkt zu finden.»

Drohnen statt Inspektionen
In eine ähnliche Richtung geht ein Pilot­projekt, das der Kanton Zürich im Rahmen seiner Innovation-Sandbox für künstliche Intelligenz getestet hat. Auf dem Militärflugplatz Dübendorf untersuchte ein Expertenteam von IBM Research und Pixmap GmbH die Asphaltpisten mit Drohnen. Diese er­fassten die Fläche visuell und lieferten hochaufgelöste Bilder, die anhand einer Software zusammengesetzt und mit­hilfe von KI analysiert wurden. So konnten Risse, Abplatzungen und andere Schäden automatisch erkannt werden.

«Mit dieser Methode kann man präventiv eingreifen und nicht mehr nur reaktiv», erklärt Raphael von Thiessen, Leiter KI-Standort, Kanton Zürich. «Die Ergebnisse sind äusserst präzise, und sie ermöglichen nach wiederholten Aufnahmen eine Nachverfolgung der ent­deckten Schwachstellen.» Ein wei­terer Pluspunkt: Die Drohnen sind viel schnel­ler mit ihren Fotoaufnahmen fertig, als das ein Inspektionsteam wäre, das die Flugpisten mühsam zu Fuss abgehen müsste. Kommt hinzu, dass entdeckte Schäden über das digitale Abbild viel einfacher zu lokalisieren sind.

Auch dieses Pilotprojekt zeigt: Das Zusammenspiel von visuellen und/oder sensorbasierten Messungen spart Zeit, erhöht die Sicherheit und ermöglicht es, den Zustand eines Bauwerks systematisch und konsistent zu beurteilen.

Daten zusammenführen
Was in Einzel- und Pilotprojekten bereits gut funktioniert, stösst in der Praxis an gewisse Grenzen. Zwar sammelt das ASTRA schon heute grosse Mengen an Zustands- und Betriebsdaten: Hunderte Messstellen, Tunnelüberwachungen und Betriebsanlagen liefern permanent Informationen zu Nutzung und Belastung unserer Nationalstrassen. Doch Infrastruktur funktioniert nicht isoliert. Der Verschleiss einer Strasse hängt stark davon ab, wie sich der Verkehr im gesamten Netz verhält – etwa durch Umleitungen, Baustellen, neue Logistikkonzepte oder veränderte Verkehrsströme. Daten einer einzelnen Anlage reichen deshalb nur bedingt aus, um den Unterhalt langfristig zu planen. Genau hier setzt die nationale Mobilitätsdateninfrastruktur MODI des Bundesamts für Verkehr an (siehe Box). Sie soll nicht nur einzelne Strassen, sondern das gesamte Verkehrssystem vernetzen. Ziel ist es, Daten von Bund, Kantonen, Verkehrsbetrieben und weiteren Akteuren standardisiert zusammenzuführen. Erst damit lassen sich Planung, Betrieb und Instandhaltung wirklich vorausschauend koordinieren.

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