Studie zur Pan-European Railway Data Factory als Grundlage für KI-basierten Bahnbetrieb erfolgreich abgeschlossen
Der europäische Bahnsektor befindet sich aktuell in einem der größten Technologiesprünge in seiner Geschichte: Viele Eisenbahninfrastrukturunternehmen sowie Eisenbahnverkehrsunternehmen in Europa streben hohe Grade der Automatisierung und Digitalisierung des Bahnbetriebes an. Ziel dabei ist es, die Kapazität und Zuverlässigkeit des Bahnbetriebes deutlich zu erhöhen. In Deutschland wurde hierfür die Sektorinitiative Digitale Schiene Deutschland (DSD) ins Leben gerufen.
Automatisierung und Digitalisierung gehen einher mit einer zunehmenden Erhebung und Nutzung von Daten. Insbesondere im Kontext des vollautomatisierten Fahrens (sog. Automated Train Operation in Grade of Automation 4, ATO GoA4) werden Sensoren und Kameras benötigt, um automatisiert mit künstlicher Intelligenz (KI) auf Gefahren im Bahnumfeld reagieren zu können. Um z. B. KI-Software für die Umgebungswahrnehmung zu entwickeln, benötigt es sehr große Datenmengen mit sehr hoher Datenqualität. Es ist hierbei zunehmend ersichtlich, dass einzelne Eisenbahnunternehmen oder Hersteller zukünftig nicht genügend Sensordaten bereitstellen können, um die KI für den vollautomatisierten Bahnbetrieb ausreichend zu trainieren.
Dies steht hinter der Überlegung einer sogenannten „pan-European Railway Data Factory“ – eine Art Ökosystem mit einer gemeinsamen Infrastruktur, welches es Bahnunternehmen und Herstellern ermöglicht, Sensordaten europaweit zu sammeln, zu verarbeiten, zu simulieren und für die gegenseitige Nutzung zur Verfügung zu stellen. Ziel ist es, eine einheitliche Softwaretoolkette aufzubauen, welche es ermöglicht KI-Modelle zu trainieren und zu zertifizieren, um sie im vollautomatisierten Bahnbetrieb zum Einsatz zu bringen.
Das nun abgeschlossene CEF2 RailDataFactory Projekt war eine gemeinsam von DB, SNCF und NS durchgeführte und von der European Health and Digital Executive Agency (HADEA) co-finanzierte Studie. Die Studie hatte zum Ziel, die Umsetzbarkeit einer pan-European Railway Data Factory aus technischer, wirtschaftlicher, rechtlicher, regulatorischer und operativer Sicht zu bewerten und konkrete Schritte zum Umsetzen einer pan-European Railway Data Factory aufzuzeigen.
Die Studie hat alle angestrebten Ziele erreicht und insbesondere
- wesentliche operative Szenarien und Use Cases zu identifiziert, die eine Data Factory abdecken sollte;
- die Anforderungen dieser Szenarien und Use Cases auf die Data Factory-Infrastruktur abgebildet (insbesondere in Hinblick auf das erforderliche Pan-European Railway Data Factory Backbone Network, IT-Sicherheit sowie Daten- und IT-Plattformen, etc.);
- rechtliche und regulatorische Aspekte ermittelt, die bei der pan-European Railway Data Factory berücksichtigt werden müssen, und ein ökonomisches Modell mit Fokus auf Incentivierung erarbeitet;
- konkrete Empfehlungen ausgesprochen, wie eine pan-European Railway Data Factory aufgesetzt und sukzessive ausgebaut werden könnte, unter anderem auch mit Betrachtung möglicher Governance-Strukturen.
In Summe hat die Studie die Relevanz einer pan-European Railway Data Factory für die Entwicklung des vollautomatisierten Fahrens noch einmal untermauert, und auch aufgezeigt, welche Rolle eine solche Infrastruktur und Ökosystem als Katalysator für Technologieentwicklung und Innovation im Bahnsektor spielen könnte. Es wurden diverse Aspekte identifiziert, die besondere Aufmerksamkeit beim Aufsatz einer pan-European Railway Data Factory erfordern, z.B. bezüglich rechtlicher und regulatorischer Aspekte, aber es wurden keine wesentlichen Showstopper identifiziert.
Alle öffentlichen Deliverables des Projektes sind nun unter den nachstehenden Links verfügbar.
Wir möchten an dieser Stelle unseren Partnern von SNCF und DB für die gute und sehr effiziente Kollaboration im Rahmen dieses Projektes danken!
Öffentliche Deliverables:
- D 1.1 - Use cases, their descriptions and operational scenarios
- D 1.2 – Requirement catalogue with requirements for physical and logical building blocks, cybersecurity & safety, data processes and governance
- D 1.3 – Pan-European Railway Data Factory Concept
- D 2.1 – Technical specifications and available solutions for building blocks, components, Cloud / hybrid- Cloud and Edge- Orchestration & Operational concept
- D 2.2 – Technical specifications and available solutions for Identity Access Management (IAM), Data Management and Transfer and Cyber-Security
- D 2.3 – High-speed pan-European Railway Data Factory Backbone Network
- D 3.1 – Report of bottlenecks data application in rolling stock
- D 3.2 – Business case whether open data infrastructure would be attractive for European rail
- D 3.3 – Description of cybersecurity vulnerabilities, threat scenarios and usable standards to mitigate associated risks
- D 3.4 – Legal and regulatory assessment catalogue
- D 4.1 – Deployment activities description for a pan-European Railway Data Factory
- D 4.2 – Pan-European Railway Data Factory deployment planning and strategy proposal
- D 5.2 – Final Study Result
