Künstliche Intelligenz (KI) im Störfallmanagement
Im Digitalen Zwilling des Schienennetzes wird KI für den Umgang mit Störfällen im Bahnverkehr fit gemacht
Um vollautomatisiert (Grade of Automation 4, GoA4) fahren zu können, muss zukünftig eine Sensorik für Umfeldwahrnehmung in Verbindung mit einer künstlichen Intelligenz Gleisumfeld und Hindernisse erkennen und diese interpretieren können. Komplexe Aufgaben, wie die Streckenbeobachtung bei Zugfahrten und intelligente Entscheidungsfindung bei irregulären Vorkommnissen müssen von den technischen Systemen übernommen werden. Die dafür erforderliche KI zu entwickeln und zu trainieren ist eine große Herausforderung, denn die Anzahl möglicher Situationen im Bahnbetrieb ist hoch. Sie reichen von alltäglichen bis zu sehr seltenen Ereignissen bei unterschiedlichsten Wetter-, Tages- und Jahreszeitbedingungen. Dabei müssen sämtliche Orte im deutschen Schienennetz berücksichtig werden. Um eine solche KI zu trainieren, braucht es sehr große Datenmengen. Es ist unmöglich, durch reale Aufzeichnungen alle denkbaren Ereignisse und Sonderfälle des Bahnbetriebs abzudecken. Daher muss auf simulierte Daten in einem hochrealistischen Digitalen Zwilling des Schienennetzes zurückgegriffen werden.
Die Vorteile von KI im Störfallmanagement im Überblick
Die Künstliche Intelligenz lernt im digitalen Zwilling in Simulationen den Umgang mit gefährlichen Störfällen. Der digitale Zwilling des Schienennetzes macht es möglich, losgelöst von der Verfügbarkeit der realen Bahntrassen und Fahrzeugen, die KI virtuell und zielgerichtet, d. h. signifikant schneller als im Fahrzeug, lernen zu lassen. Gleichzeitig können Ressourcen für aufwendige Simulationen in der Realität gespart werden, da die Ergebnisse der virtuellen Situation nahtlos übernommen werden können. Seltene oder gefährliche Störfälle können im digitalen Zwilling gefahrlos simuliert und trainiert werden.
Die Technologie im Einsatz
Für die Entwicklung des Digitalen Zwillings und dem Training der KI setzt die Digitale Schiene Deutschland seit Herbst 2022 erstmals die State-of-the-Art Technologie des Unternehmens NVIDIA im Bahnsektor ein. Dies ermöglicht es, die notwendigen Applikationen für das digitale Bahnsystem gemäß dem neuesten Stand der Technik zu entwickeln. Die Grundlage des digitalen Zwillings bildet eine hochaufgelöste digitale Karte, die sehr präzise vermessene Geometrien der echten Strecken enthält. Bei der Konstruktion des digitalen Zwillings wird diese Karte um 3D-Modelle, Texturen und Materialeigenschaften ergänzt. Dabei entsteht ein digitales, photorealistisches Abbild der echten Strecken.
Die dauerhafte Ablage und Bereitstellung der digitalen Karte erfolgt über eine sogenannte Data Factory, mit deren Aufbau ebenfalls im Jahres 2022 begonnen wurde. Aktuell wird die Simulation auf Grundlage der im Sensors4Rail-Projekt gewonnenen Mess- und Kartendaten aufgebaut, so dass ein erster fotorealistischer digitaler Zwilling eines größeren Teilnetzes in Deutschland für das Training automatisierter Fahrfunktionen zur Verfügung steht.
