KI für die Schiene: Wie die Bahn 90.000 Minuten pünklicher werden will
Mit KI gelingt es der Bahn, Verspätungen in S-Bahn-Netzen stark zu reduzieren. Wie das funktioniert und ob es sich auf das gesamte Bahnnetz übertragen ließe.
58 000 Minuten, das sind 966 Stunden oder 40 Tage. So viel Verspätungszeit konnten die S-Bahnen in Stuttgart, im Rhein-Main-Verbund und in München im vergangenen Jahr in Summe einsparen, weil Künstliche Intelligenz ihnen geholfen hat, den Verkehr zu optimieren. Bis Ende 2023 sollen es 90 000 Minuten werden. In der zweiten Jahreshälfte will die Bahn das Tool auch bei der S-Bahn Berlin einsetzen. Dann in Hamburg, und irgendwann vielleicht sogar bundesweit.
Jahrzehntelang galt die Bahn quasi als Auslaufmodell. Doch in Zeiten von Klimawandel und Verkehrswende steigen sowohl die Erwartungen als auch die Anforderungen an die Schiene rasant: Bis 2030 soll die Bahn die Zahl ihrer Passagiere im Personenverkehr verdoppeln und den Marktanteil im Frachtverkehr auf 25 Prozent steigern. Und das mit einer seit Langem vernachlässigten und überlasteten Infrastruktur und in Zeiten des Fachkräftemangels. Da ist es nicht verwunderlich, dass auch die Deutsche Bahn ein Mittel einsetzt, das als Allheilmittel für Effizienzsteigerungen gilt: Künstliche Intelligenz.
KI im Bahnverkehr
KI kann sich im Bahnbetrieb an vielen Stellen nützlich machen – etwa in selbstfahrenden, autonomen Zügen oder auch in Konvois, bei denen halbautonome Güterzüge einem menschlich gesteuerten Führungsfahrzeug folgen. Große Hoffnungen setzen Bahnbetriebe auch in "Predictive Maintenance" – die vorausschauende Wartung. Dabei wertet Software Bilder von Kameras am Gleis aus, um frühzeitig zu erkennen, ob und wann Material gewartet werden muss. Teure und langwierige Betriebsunterbrechungen können so vermieden werden.
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