De ontwikkelingen op het gebied van digitalisering van de weg en de bijbehorende infrastructuur zijn sterk gericht op verbonden en geautomatiseerd rijden. Het verzamelen van mobiliteitsgegevens van voertuigen en het gebruik ervan voor verkeersmonitoring en -controle kan een belangrijke bijdrage leveren aan het voorkomen van incidenten en het vroegtijdig nemen van beschermende maatregelen in tunnels. Door realtime risicobeoordeling in tunnels toe te passen, is het mogelijk om preventief in te grijpen voordat een incident zich voordoet en zo negatieve gevolgen te beperken of zelfs volledig te voorkomen. De mogelijkheden die mobiliteitsgegevens bieden, staan ​​echter voor grote uitdagingen, zoals het controleren van de integriteit van deze grote hoeveelheden data en het systematisch selecteren, samenvoegen, analyseren en evalueren ervan. De toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) wordt hierbij als een veelbelovende methode beschouwd. Met dit in gedachten onderzocht het onderzoeksproject KITT voor het eerst de mogelijkheid om met behulp van zwakke AI realtime risicobeoordeling in tunnels uit te voeren. Daarnaast werd onderzocht welke aanvullende voertuiggegevens van C-ITS in de toekomst in tunnels beschikbaar zouden kunnen komen. Naar verwachting zal het gerichte gebruik ervan aanzienlijk bijdragen aan de verbetering van de tunnelveiligheid en het behoud van de tunnelbeschikbaarheid.