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Dr. Laura Leal-Taixé leitet als Sofja Kovalevskaja-Preisträgerin eine Forschungsgruppe am Lehrstuhl für Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz der Technischen Universität München.
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Solche sozialen Informationen will die Informatikerin aus Barcelona, die seit kurzem in München lebt, künftig im Rahmen ihres Projekts „Social Maps“ in digitale Karten integrieren. Denn bisher berechnen diese Dienste nicht mit ein, wie und wann Menschen im öffentlichen Raum interagieren und welche Bewegungsmuster sich daraus ergeben – sie vernachlässigen menschliche Verkehrsströme von Fußgängern, Radfahrern oder auch Schulkindern. „Ein sonst leerer Weg kann plötzlich komplett verstopft sein, weil eine Touristengruppe auftaucht oder bei Schulschluss ganz viele Kinder gleichzeitig auf die Straße stürmen und von ihren Eltern mit dem Auto abgeholt werden“, sagt Leal-Taixé.
Dynamische Szenen wie diese will sie in Videosequenzen aufzeichnen und auswerten. Dabei helfen ihr spezielle mathematische Werkzeuge. Diese Algorithmen können menschliche Verkehrsströme nicht nur analysieren, sondern auch vorhersagen. Auch für Städteplaner könnte das hilfreich sein. Beim Bau eines Bahnhofs etwa ließe sich besser planen, wo und wie viele Ausgänge nötig sind, um Berufspendler zu lenken. Auch wenn es noch dauern wird, bis digitale Karten den besten Zeitpunkt für den Wiesnbesuch ausspucken – ein Dirndl hat die Neu-Münchnerin schon gekauft.