Het doel op lange termijn is een real-time dienstregeling die als een soort brein het digitale controlecentrum van het Duitse treinverkeer moet worden.
Kunstmatige intelligentie (AI) met real-time besparing: Deutsche Bahn (DB) breidt het gebruik van AI voor het plannen van treinen uit. Met behulp van een zelfontwikkelde tool moet het spoorvervoer in heel Duitsland stipter worden. Het programma ondersteunt treindienstleiders bij het efficiënt regelen van het verkeer en het voorkomen van vertragingen.
De tool wordt al gebruikt op de S-Bahn-treinen in Stuttgart, op het Rijn-Main-netwerk en in München. In totaal werden daar vorig jaar 58.000 minuten vertraging vermeden. In de tweede helft van dit jaar wordt AI geïntroduceerd bij de S-Bahn in Berlijn. Als gevolg hiervan verwacht DB in 2023 in heel Duitsland ongeveer 90.000 minuten vertraging te vermijden. Het komende jaar zal de tool ook worden gebruikt in het S-Bahn-netwerk van Hamburg. Dit betekent dat alle vijf grootstedelijke S-Bahn-treinen in Duitsland in de toekomst met AI kunnen werken.
Bovendien wordt de tool momenteel getest op de route tussen Elmshorn en Sylt. In deze sectie opereert de AI voor het eerst buiten een gesloten S-Bahn-systeem en heeft hij te maken met gemengd verkeer, d.w.z. goederen-, lokale en langeafstandstreinen. Als deze tests succesvol zijn, is de volgende stap het gebruik van het systeem op de druk bereden route tussen Mannheim en Basel.
“Met kunstmatige intelligentie creëren we meer stiptheid en betrouwbaarheid voor onze klanten. Tegelijkertijd maakt de AI-tool het werk van onze dispatchers gemakkelijker en groeit ze mee met hun taken. Zo werken we stap voor stap toe naar de landelijke realtime dienstregeling.”
Het toepassingsgebied van AI breidt zich daarmee stilaan uit. Kortom, hoe hoger de complexiteit, hoe groter het effect dat kan worden bereikt met AI. Het doel op lange termijn is een real-time dienstregeling die als een soort brein het digitale controlecentrum van het Duitse treinverkeer moet worden. Met behulp van AI konden vervolgens alle vertragingen door storingen, bouwplaatsen of andere incidenten direct doorstromen naar de verkeersleiding. Interne processen worden dus versneld en efficiënter gemaakt door de enorme rekenkracht van de AI.
De functionaliteit van de AI-tool is gebaseerd op een digital twin van het betreffende netwerk. Met dit digitale beeld kan het systeem ca. 100 keer realtime het spoorverkeer simuleren en verschillende varianten van de verkeerssituatie doornemen. De dispatchers krijgen dan suggesties voor maatregelen voor een geoptimaliseerd bedrijfsproces en kunnen in een vroeg stadium ingrijpen voordat er een knelpunt ontstaat. Hierdoor hoeven treinen minder snel te vertragen of te wachten wanneer een andere trein een baanvak blokkeert. Hierdoor zorgt de AI voor meer stiptheid en ontstaat er ook meer capaciteit op het spoor door beter gebruik te maken van de bestaande infrastructuur, aldus de Duitse spoorwegmaatschappij.
