KI News: Kurz und klar.

In der Verkehrsplanung ist die genaue Vorhersage von Fahrzeiten entscheidend, doch bisherige Modelle erfordern oft enorme Datenmengen oder greifen auf zu einfache Heuristiken zurück. Ein neues Verfahren aus dem arXiv-Preprint 2601.06124v1 bietet hier eine elegante Alternative: ein leichtgewichtiger Random‑Forest‑Estimator, der minimale Verkehrsstaus in Städten zuverlässig prognostiziert.

Ein neuer Trend in der Navigation: Die kostenlose Karten-App Maps.me hat sich als zuverlässige Alternative zu Google Maps etabliert. Sie bietet Sprachführung, Offline-Suche und schützt die Privatsphäre, indem sie keine Nutzerdaten sammelt oder verfolgt.

Die präzise Erfassung von Unterregionaldaten bei Katastrophen ist entscheidend für die Risikobewertung und die Reduktion von Katastrophenrisiken. Traditionelle Datenbanken wie EM‑DAT liefern Ortsangaben oft in unstrukturiertem Text, der sich schwer mit räumlichen Datensätzen verknüpfen lässt. Ein neuer Ansatz nutzt ein großes Sprachmodell, um diese Texte zu verarbeiten, zu bereinigen und anschließend geometrische Koordinaten zuzuordnen.

Ein neues KI-System namens OmniAcc verspricht, die Mobilität von Menschen mit ambulanten Einschränkungen in Städten grundlegend zu verbessern. Durch die Kombination von GPT‑4, Satellitenbildern und OpenStreetMap‑Daten erkennt und klassifiziert OmniAcc automatisch barrierefreie Elemente wie Rampen, Aufzüge und überquerbare Fußgängerwege.

Ein neues, auf arXiv veröffentlichtes Forschungsprojekt stellt ein datengetriebenes System namens Site Planning Layout Indicator (SPLI) vor, das die räumliche Anordnung von Stadtflächen systematisch bewertet. Durch die Kombination von OpenStreetMap‑Daten, Points of Interest, Gebäudemorphologie, Nutzungsflächen und Satellitenbildern liefert SPLI strukturierte Informationen, die bisher nur schwer quantifizierbar waren.

Ein neues Update des interaktiven Abstimmungsbasierten Kartenabgleichverfahrens verspricht, GPS‑Trajektorien mit unterschiedlichen Abtastfrequenzen schneller und genauer zu rekonstruieren. Das Verfahren erweitert das ursprüngliche Konzept, das ausschließlich GPS‑Signale an Straßennetzwerke anpasst, um eine Trajektorien‑Imputation, die fehlende Punkte sinnvoll ergänzt.