China steuert sein Eisenbahnnetz nun komplett mit KI
China setzt bei der Steuerung und Wartung seines Schienennetzes künftig ausschließlich auf künstliche Intelligenz (KI). Mit einer Länge von 45.000 Kilometern verfügt das Land über das größte Hochgeschwindigkeitsnetz der Welt, das von einem KI-System in Peking überwacht wird.
Die Einkommen steigen, die Geburtenrate sinkt und die Bevölkerung altert. Daher prognostizieren Forschende einen allmählichen Rückgang der Zahl der Wartungsarbeiter. China hat dem nun vorgebeugt und steuert sein Eisenbahnnetz nun komplett mit KI. Nach Angaben von Ingenieuren, die an dem Projekt beteiligt sind, hat dieses System eine hohe Genauigkeit von etwa 89 Prozent. Zudem soll es mehrere Meilensteine erreicht haben. Wir haben uns zudem die Frage gestellt, wie es bei der Deutschen Bahn mit der Nutzung von KI aussieht.
Datenverarbeitung in Echtzeit
Das landesweit eingesetzte KI-System der China State Railway Group analysiert große Datenmengen in Echtzeit und informiert Wartungsteams innerhalb von 40 Minuten über Unregelmäßigkeiten. Liu Daoan, leitender Ingenieur im Infrastruktur-Inspektionszentrum, bescheinigt dem System eine hohe Effizienz. In einem Artikel der Fachzeitschrift China Railway erklärt er, dass es den Teams vor Ort ermöglicht, Inspektionen und Reparaturen schnell durchzuführen.
Chinas Hochgeschwindigkeitszüge, die derzeit Spitzengeschwindigkeiten von 350 Stundenkilometern erreichen und bald auf 400 Stundenkilometer beschleunigen sollen, gelten als die schnellsten der Welt. Ziel der Regierung ist es, den Ausbau so weit voranzutreiben, dass alle Städte mit mehr als 500.000 Einwohnern an das Netz angeschlossen sind.
Gleisstörungen um 80 Prozent zurückgegangen
Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz konnte China die Anzahl kleinerer Störungen auf den in Betrieb befindlichen Hochgeschwindigkeitsstrecken im vergangenen Jahr um 80 Prozent reduzieren. Es gab keine Berichte über notwendige Geschwindigkeitsreduzierungen aufgrund größerer Schienenprobleme. Auch die durch starke Winde verursachten Schienenbewegungen konnten dank des KI-Systems deutlich reduziert werden.
Als China vor 15 Jahren mit dem Bau seiner ersten Hochgeschwindigkeitsstrecke begann, sahen Kritiker in der Instandhaltung die größte Herausforderung. Sie argumentierten, dass die Wartung der Anlagen aufgrund der Alterung von Drähten und Schienen teuer und aufwendig werden würde.
Maschinelle Intelligenz für die Instandhaltung der Eisenbahn
Das KI-System kann Fehler präzise vorhersagen und Warnungen ausgeben, bevor Probleme auftreten. Dies ermöglichte eine effiziente Wartung der Hochgeschwindigkeitsstrecken, was zu einer Verbesserung ihres Zustands führte – sogar über das Niveau bei der Eröffnung hinaus.
Das amerikanische Schienennetz hingegen kämpft mit Problemen aufgrund unzureichender Wartung, die regelmäßig zu Sicherheitsrisiken führt; die Entgleisungsrate liegt seit fünfzig Jahren bei durchschnittlich über 2.800 Fällen pro Jahr.
Deutschland und die Schweiz haben vor mehr als einem Jahrzehnt damit begonnen, KI im Bahnmanagement einzusetzen, um ihre Schienennetze zu optimieren. Im Vergleich zu Chinas weitläufigem Netz erwiesen sich ihre Schienennetze jedoch als zu klein, um eine ähnlich transformative Wirkung zu erzielen. Es fehlte einfach an genügend Rohdaten, um eine KI zu trainieren.
Viele Rohdaten – gutes Training
Chinas ausgedehntes Schienennetz ermöglicht einen einzigartigen Ansatz zur Entwicklung künstlicher Intelligenz für den Eisenbahnsektor. Eisenbahnforscher haben umfangreiche Rohdaten gesammelt, darunter Aufzeichnungen von Zugbewegungen, Schienenvibrationen, Wellenformen und Wetterdaten, um KI-Systeme zu trainieren.
Zuvor konnte das Wartungsmanagement nur wöchentliche Warnungen ausgeben. Mit der neuen Technologiewurde die Effizienz der Datenanalyse um 85 Prozent gesteigert, sodass die maschinelle Intelligenz nun täglich Berichte ausgeben kann.
Wie sieht es bei der Deutschen Bahn mit KI aus?
In den vergangenen Monaten haben sich bestimmt viele Bahnreisende gewünscht, dass die Züge von einer KI statt von einem Lokführer gefahren werden. Das wird sicher irgendwann kommen, aktuell ist es jedoch noch nicht so weit. Auch in puncto Netzüberwachung läuft noch nicht alles komplett über KI. In anderen Bereichen nutzt die Deutsche Bahn jedoch bereits künstliche Intelligenz. Der Einsatz erstreckt sich von der Planung von Materialien über die intelligente Steuerung des S-Bahn-Verkehrs bis hin zur Digitalisierung der Instandhaltung.
Ein Beispiel hierfür ist die effizientere Gestaltung des S-Bahn-Verkehrs während Störungen. Nach erfolgreichen Tests in Stuttgart, im Rhein-Main-Gebiet und München implementiert die DB nun ein eigenentwickeltes KI-Werkzeug auch bei den S-Bahnen in Berlin und Hamburg. Dieses Tool unterstützt die Mitarbeiter der DB mit Handlungsempfehlungen, um den S-Bahn-Verkehr bei Unregelmäßigkeiten proaktiv zu steuern und so Verspätungen zu minimieren. Dies führt zu geringeren Wartezeiten und verhindert Staus auf hochfrequentierten Strecken. Im vergangenen Jahr konnten auf diese Weise bereits 58.000 Minuten an Verspätungen eingespart werden.
KI hilft bei der Wartung der Züge
Zudem setzt die Bahn in der Instandhaltung verstärkt auf KI, um eine effiziente, zustandsbasierte Wartung der Züge zu ermöglichen. Dieser Ansatz entlastet das Personal erheblich und verkürzt die Inspektionszeiten deutlich, zum Beispiel bei der Überprüfung eines ICE-Dachs von Stunden auf Minuten. KI-Systeme werten Kamerabilder und Sensordaten automatisch aus, um den konkreten Wartungsbedarf präzise zu ermitteln.
In einem aktuellen Projekt der Bahn geht es darum, mithilfe von KI den idealen Zeitpunkt für die Wartung von Fahrzeugteilen exakt vorherzusagen. Ein Beispiel dafür ist ein in der Entwicklung befindliches KI-Tool, das es den Flottenplanern der S-Bahn ermöglicht, die Aufarbeitung oder den Austausch von Radsätzen datenbasiert zu planen und damit Ressourcen und Kosten zu sparen und die Verfügbarkeit der Fahrzeuge zu erhöhen.
Darüber hinaus nutzt die DB KI, um die Informationsqualität in Kundenkanälen wie bahn.de, dem DB Navigator oder an Bahnhöfen zu optimieren. Ein spezielles Prognoseverfahren verbessert beispielsweise die Genauigkeit der vorhergesagten Ankunfts- und Abfahrtszeiten von Zügen auf Basis historischer und Echtzeitdaten. Im Kundenservice werden KI-basierte virtuelle Assistenten wie textbasierte Chatbots und das intelligente Sprachdialogsystem SEMMI eingesetzt, um die Kundenbetreuung zu verbessern.
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