Zurzeit arbeiten die Projektpartner insbesondere an der Implementierung der digitalen Plattform und der KI-Modelle. In 2023 erfolgt dann eine Feldstudie im Harz/Südniedersachsen und der Steiermark, bei der die identifzierten Gefahrenstellen und die darauf aufbauenden Warnungen für Verkehrsteilnehmende evaluiert werden.

Das österreichisch-deutsche Verbundprojekt D-TRAS untersucht die Machbarkeit einer Zusammenführung von Fahrzeugsensordaten mit sicherheitsrelevanten Daten, um die Vorhersage von Verkehrsrisiken zu innovieren. Das Ziel ist es, einen Dienst zur Vorhersage von Verkehrsrisiken für Verkehrsteilnehmer auf einer digitalen Plattform unter Berücksichtigung der bereitgestellten kontextuellen Informationen bereitzustellen. Die gesammelten dynamischen Sensordaten aus den Fahrzeugen, Smartphones oder Wearables der Fahrerzeugführer werden zu verkehrssicherheitsrelevanten Informationen aggregiert und an eine Cloud-Plattform übertragen, worin sie mit Daten anderer Nutzer und Datenmarktplätzen ergänzt werden. Ein trainiertes KI-Modell wird anschließend zur Vorhersage von raum-zeitlichen Verkehrssicherheitsrisiken genutzt. Dadurch können Verkehrsteilnehmer, wenn sie sich einem Verkehrsrisiko nähern, gewarnt werden, um die Verkehrssicherheit zu erhöhen. Zusätzlich werden Feedback- und Evaluierungsmöglichkeiten angeboten, um die Vorhersagequalität zu verbessern. Das D-TRAS-Konzept wird in zwei Regionen unterschiedlicher Topologie und Nutzungsverhalten, der Steiermark (Österreich) und dem Harz (Deutschland), validiert. Eine zur technischen Architektur passende Geschäftsmodell-Architektur wird in einem letzten Schritt unter Berücksichtigung von Barrieren für die Nutzerbeteiligung und Möglichkeiten für einen nachhaltigen Betrieb der Plattform entwickelt.