IT:U-Forscher entwickelt Methode zur Stress-Messung bei Radfahrern
Linzer Forscher nutzt Sensoren und KI, um gefährliche Radwege zu identifizieren. Die Methode soll Stadtplanern bei der Verbesserung der Infrastruktur helfen.
Mit dem Frühling steigt auch wieder die Zahl der Radfahrer auf Österreichs Straßen. Doch viele fühlen sich im Straßenverkehr unsicher – oft zu Recht, wie aktuelle Unfallzahlen zeigen. Ein Linzer Forscher hat nun eine innovative Methode entwickelt, um gefährliche Stellen im Radwegenetz objektiv zu identifizieren und Stadtplanern konkrete Daten für Verbesserungen zu liefern.
Martin Moser von der Interdisciplinary Transformation University (IT:U) in Linz hat im Rahmen seiner Dissertation eine bahnbrechende Methode entwickelt: Radfahrer werden mit speziellen Sensoren ausgestattet, die ihre Stressreaktionen während der Fahrt messen. Diese physiologischen Daten werden anschließend mit GPS-Koordinaten verknüpft, um eine präzise Karte der Problemstellen zu erstellen.
"Wenn 30 von 40 Radfahrenden an derselben Kreuzung Stress empfinden, ist das ein klarer Hinweis: Dort muss geprüft werden, was die Ursache ist – und wie sich die Situation verbessern lässt", erklärt Moser, der in der Forschungsgruppe GeoSoziale KI an der IT:U arbeitet.
Die Dringlichkeit solcher Forschung wird durch alarmierende Unfallzahlen unterstrichen: Laut der Verkehrsunfallbilanz des Innenministeriums hat sich die Zahl der tödlich verunglückten Rad- und E-Bike-Fahrer von 32 auf 65 im Jahr 2025 mehr als verdoppelt – die höchste Opferzahl seit 2002.
Die entwickelte Methode hat bereits das Interesse von Stadtplanungsbehörden geweckt und zeigt praktische Erfolge. Ein konkretes Beispiel aus Salzburg demonstriert den Nutzen der Forschung: In Faistenau entstand durch den Neubau eines Supermarkts an einer stark frequentierten Straße eine potenzielle Gefahrenstelle für Radfahrer. Die wissenschaftliche Analyse konnte diese Problematik objektiv nachweisen und lieferte eine fundierte Grundlage für gezielte Sicherheitsmaßnahmen.
"Wir können mit wissenschaftlich gesicherten Erkenntnissen zeigen, welche Stellen in der Stadt gefährlich sind und dass eine Maßnahme gesetzt werden sollte, beispielsweise der Bau eines Radweges", verdeutlicht Bernd Resch, Professor für GeoSoziale KI und Betreuer der wegweisenden Dissertation.
Am 31. März 2026 verteidigte Moser seine Dissertation erfolgreich am IT:U Education Campus und wurde damit zum ersten Doktor der neuen Technischen Universität in Linz. Seine wissenschaftliche Laufbahn begann er an der Universität Salzburg im Fachbereich Geoinformatik, bevor er seine Forschung in den vergangenen zwei Jahren an der IT:U fortsetzte.
"Der Unterschied liegt in der gelebten Interdisziplinarität: Für meine Forschung brauche ich Kenntnisse aus Machine Learning, Stadt- und Verkehrsplanung sowie erklärbarer KI", sagt Moser, der als Postdoc an der IT:U bleibt und das Forschungsprojekt weiterführen wird. Das Projekt läuft in Zusammenarbeit mit renommierten Partnern wie dem Karlsruher Institut für Technologie, der Stadt Osnabrück und dem Unternehmen Outdooractive.
Das Herzstück der Forschung bilden eigens entwickelte Algorithmen, die körperliche Stressreaktionen beim Radfahren messbar und auswertbar machen. Professor Resch und sein Team haben KI-Methoden entwickelt, die verschiedene Datenarten intelligent kombinieren können. Die physischen Stressreaktionen werden dabei mit Umgebungseinflüssen verknüpft, um ein umfassendes Bild der Sicherheitslage zu erstellen.
"Der Algorithmus funktioniert bereits gut. Wenn ein Stadt- oder Planungsamt mit einer konkreten Problemstelle – etwa einer Kreuzung oder Straße – auf uns zukommt, können wir vor Ort eine Studie durchführen und bei der Planung unterstützen", erklärt Bernd Resch die praktische Anwendbarkeit der Forschungsergebnisse.
Trotz der bereits erzielten Erfolge sehen die Forscher noch weiteren Entwicklungsbedarf. "Wir entwickeln die KI-Methoden laufend weiter, um möglichst genaue und verlässliche Information für Stadt- und Mobilitätsplanung zu liefern", betont Resch die kontinuierliche Verbesserung der Technologie.
Die Forschung zeigt exemplarisch, wie moderne Technologien zur Lösung gesellschaftlicher Probleme beitragen können. Durch die Verbindung von Sensorik, Künstlicher Intelligenz und Stadtplanung entsteht ein innovatives Werkzeug, das dazu beitragen könnte, das Radfahren in österreichischen Städten sicherer zu machen.
Die Ergebnisse der Linzer Forschung könnten wegweisend für die Verkehrsplanung in ganz Österreich werden. Mit objektiven, wissenschaftlich fundierten Daten lassen sich Investitionen in die Radinfrastruktur gezielter planen und die Wirksamkeit von Sicherheitsmaßnahmen besser bewerten.
Für Radfahrer bedeutet dies die Aussicht auf sicherere Wege und eine Infrastruktur, die auf tatsächlichen Bedürfnissen und Gefahrenstellen basiert. Die Kombination aus innovativer Technologie und praktischer Anwendung zeigt, wie Forschung direkt zur Verbesserung der Lebensqualität in österreichischen Städten beitragen kann.
Die IT:U Linz positioniert sich mit dieser ersten Dissertation als wichtiger Forschungsstandort für interdisziplinäre Technologieentwicklung. Die Verbindung verschiedener Fachbereiche – von der Informatik über die Stadtplanung bis hin zur Psychologie – ermöglicht innovative Lösungsansätze für komplexe gesellschaftliche Herausforderungen.