B21F6BB4-1C5E-4341-9402-72115F03EA26 14. August 2019

Valerann: Mit Smart Roads gegen den Feierabendstau?

Das Startup Valerann sagt Verkehrsproblemen mit ihrer Smart Roads Technologie den Kampf an.

Eine Fahrt zur Arbeit, zwischen 8:00 und 9:00, auf direktem Wege, mitten durch die Stadt, ohne Stau oder andere Beeinträchtigungen – eine Utopie? Daran, dass diese Vorstellung Wirklichkeit wird, arbeitet das israelische Startup Valerann. Basierend auf einem s.g. Smart-Road-System will das Team aus Tel Aviv Verkehrsströme optimieren - und setzt dabei vor allem auch auf die Verbindung mit connected und autonomen Autos.

Valerann wurde 2016 von Daniel Yakovich, Gabriel Jacobson, Michael Dan Vardi und Shahar Bahiri in Israel gegründet. Seit dieser Zeit hat das Team eine Vielzahl von Awards gewonnen und Investitionen eingesammelt. Dazu gehören der prestigeträchtige Ernest&Young Journey Price (auch „The Pitch“ genannt) und der Gewinn beim Intelligent Infrastucture Hub im Jahr 2017, ausgeschrieben von den HighwaysUK, der Betreiberfirma der Straßen in Großbritannien.

Valerann beschreibt sich selbst als führenden Datenprovider, der dabei helfen will, die Idee der intelligenten Transportindustrie voranzutreiben und zu beschleunigen. Wie bereits erwähnt versuchen sie, die klassische Autobahn und auch andere Straßen mit smarten Sensoren auszustatten (= smart roads), die bei der Warnung vor Gefahren und bei der Bewältigung und Beschleunigung des Verkehrs helfen sollen.

Dabei werden auch internetfähige und autonom fahrende Autos mit eingebaut, sowohl für die Datengewinnung als auch für die Rezeption und Interpretation von empfangenen Daten der Sensoren. Gleichzeitig sollen die generierten Daten Insights liefern, die bei zukünftigen Straßenbauprojekten hilfreich sein können, neue, optimierte Konzepte zu planen.

Die Technologie von Valerann basiert auf der Kombination von Hard- und Software. Sie liefern also sowohl die entsprechenden Sensoren, als auch das technische und analytische Know-how. Dies funktioniert in einem Vierschritt-Verfahren:

  1. Sensoren:
    Über kabellose Sensoren, die in der Straße selbst eingebaut werden, können eine Vielzahl an Daten generiert werden. Diese sind solarbetrieben und können gleichzeitig über eine RGB-Beleuchtung bestimmte Wege anzeigen.

  2. Gateway:
    Das Gateway ist der zentrale Sammelpunkt der Daten aus den Sensoren. Zusätzlich können darüber verbundene Fahrzeuge im Umkreis von 500m Informationen an Valerann liefern, die mit in die Analyse einfließen.

  3. Cloud:
    Zentraler Knotenpunkt für alle Daten aus den einzelnen Gateways ist die Cloud. Hier hinterlegt sind zudem machine-learning Algorithmen, die die gesammelten Daten zusammenfassen, aufzeichnen und darauf basierend Vorhersagen generieren.

  4. Device/API:
    Generierte Vorhersagen und Insights werden über eine API-Schnittstelle an eine entsprechende Plattform oder ein Device weitergeleitet, in welcher die ausgegebenen Daten dargestellt werden.

Diese werden dann in drei verschiedenen „Solutions“ in Paketen gesammelt:

  • API zur Datennutzung: Zur Nutzung als umfängliche Datenquelle aus den Verkehrsdaten.
  • Cloud Control Center (CCC): Als eigens entwickelte Plattform, die entsprechende Insights aufbereitet und ein eigenes Verkehrsmanagement mit sich bringt. Dabei werden Daten wie Verkehrsfluss, Vorkommnisse oder Arten der Fahrzeuge aufbereitet.
  • Sense-X: Darüber hinaus kann noch in die Kommunikation mit autonomen Fahrzeugen getreten werden, die die Daten von Valerann wiederum für Anpassungen in der Navigation o.ä. nutzen können.

Im Jahr 2018 liefen verschiedene Pilot-Projekte in Tel Aviv, in den USA und in Großbritannien. Ende desselben Jahres sicherte sich das Unternehmen auch noch einmal 5 Mio. € an Funding und eine Kooperation mit der deutschen Firma BOSCH, die ja auch insb. als Autozulieferer eine große Rolle auf dem Markt spielen. Seitdem ist es etwas ruhiger geworden um die Firma.

Wichtig wäre es jetzt, die vergangenen Pilotprojekte zu nutzen, um einen Fuß in die Tür zu bekommen. Die Grundidee hinter Valerann ist sicherlich sehr gut, nur muss nun dringend an einer breiten Implementierung gearbeitet werden, die sicherlich auch sehr viel Zeit und Geld in Anspruch nehmen wird.