Bahntechnik Forschungsprojekt safe.trAIn: Sichere künstliche Intelligenz für die Zugsteuerung

Anbieter zum Thema

Metrofunk Kabel-Union GmbH

Im Forschungsprojekt safe.trAIn haben sich Experten damit auseinandergesetzt, wie sich künstliche Intelligenz und Sicherheitsbetrachtungen des Schienenverkehrs miteinander kombinieren lassen. Basierend auf den Anforderungen an die Sicherheitsnachweisführung hat man Prüfmethoden und -Tools für KI-basierende Methoden für den Einsatz in einem fahrerlosen Regionalzug entwickelt. Diese wurden im Anschluss in einem virtuellen Testfeld validiert und verifiziert. Im Rahmen des Projekts entstanden u.a. zwei neue Standards.

Ein autonomer Schienenverkehr ist ein äußerst wichtiger Baustein für einen klimaneutralen und attraktiven Verkehrsmix. Denn mit einem hohen Automatisierungsgrad von Zügen auf dem bestehenden Schienennetz lassen sich beispielsweise eine höhere Zugfolge und damit kürzere Taktzeiten sowie mehr Zuverlässigkeit des Bahnverkehrs realisieren. Ein Punkt, der in heutigen Zeiten den Fahrgast freuen würde. Dieses Ziel lässt sich allerdings derzeit nicht allein mit konventionellen Automatisierungsmethoden erreichen. Hier können Systeme für autonomes Fahren auf Schiene und Straße, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen, helfen. Aber: Es muss untersucht werden, wie KI-Prozesse mit den Anforderungen und Genehmigungsverfahren im Schienenverkehr einher gehen können. Damit setzte sich das Forschungsprojekt safe.trAIn auseinander.

Regionaler Bahnverkehr im Fokus

Im Projekt safe.trAIn erarbeitete man die Grundlagen für den sicheren Einsatz von KI für fahrerlose Schienenfahrzeuge, um den regionalen Bahnverkehr effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Im Gegensatz zum bisherigen fahrerlosen Schienenverkehr, der ausschließlich in geschlossenen und kontrollierten Umgebungen zum Einsatz kommt, handelt es sich beim Regionalverkehr um eine offenere Umgebung, in der Hindernisse wie Personen im Fahrweg oder umgekippte Bäume sicher und zuverlässig erkannt werden müssen.

Dafür entwickelten die Forscher Prüfstandards und Methoden für den Einsatz von KI bei der Automatisierung des Schienenverkehrs. Außerdem wird die Eignung der Prüfstandards an einem Anwendungsbeispiel, dem fahrerlosen Regionalzug, gezeigt. Unter Berücksichtigung der Vorgaben für den Sicherheitsnachweis wurden Testverfahren und Werkzeuge für KI-basierte Ansätze untersucht. Für einen Anwendungsfall wird ein vollautomatisiertes System (GoA4) konzeptionell aufgebaut und in einem virtuellen Testfeld erprobt sowie eine Sicherheitsarchitektur am Beispiel des autonomen Regionalzugs konkretisiert.

Das Projektkonsortium bestand aus 17 Partnern, nämlich Siemens AG, Siemens Mobility GmbH, BIT Technology Solutions GmbH, Bridgefield GmbH, Edge Case Research GmbH, ITQ GmbH, Merantix Labs GmbH, SETLabs Research GmbH, TÜV NORD Systems GmbH & Co. KG, TÜV Rheinland InterTraffic GmbH, TÜV SÜD Rail GmbH, Fraunhofer IAIS, Fraunhofer IKS, Hochschule Düsseldorf, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Deutsches Institut für Normung e. V. und Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik.

Standards für den vollautomatischen Zugbetrieb

Auf dem Weg zum vollautomatischen Zugbetrieb wurden zwei neue Standards entwickelt. Während die DIN DKE SPEC 99002 zentrale Begriffe rund um KI im Bahnumfeld festlegt, beschreibt die DIN DKE SPEC 99004, wie sich der Einsatzbereich von KI-Systemen im Schienenverkehr präzise definieren lässt. Die erarbeiteten Ergebnisse fließen zudem in internationale Standardisierungsprozesse ein und stärken so die Wettbewerbsfähigkeit des Standorts Deutschland.

Eng verzahnt in Normungsprojekten

Die beiden DIN DKE SPECS wurden von Fachleuten aus dem Bahnbereich, KI, sowie aus Wirtschaft und Forschung erarbeitet, DIN und DKE haben die Standardisierungsprojekte begleitet. „Normen und Standards tragen dazu bei, innovative KI-Technologien schnell und sicher auf die Schiene zu bringen“, erklärt Syad Akkoub, Projektmanager für Forschung und Transfer bei DIN. „Die über safe.trAIn erarbeiteten Standards zeigen, wie Normung die erforderlichen Grundlagen liefert, um komplexe technologische Herausforderungen voranzutreiben.“ Marko Kesic, Projektmanager Mobility beim VDE, ergänzt: „Je komplexer das Verkehrsgeschehen, desto anspruchsvoller ist der Einsatz führerloser Züge – beispielsweise autonome Züge im dynamischen Stadtverkehr oder auf offener Strecke verkehrende Regionalzüge. Daher sind Normen und Standards von zentraler Bedeutung, um einen sicheren und zuverlässigen Betrieb gewährleisten zu können."

Bessere Zusammenarbeit durch einheitliche Bezeichnungen

Die DIN DKE SPEC 99002 „Terminologie – KI in Bahnanwendungen“ definiert Begriffe in den Querschnittsthemen KI und Eisenbahnen. Diese einheitlichen Bezeichnungen sind wesentlich, um die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen allen Akteuren in diesem Umfeld zu verbessern – etwa zwischen Zugherstellern, Zulieferern, Verkehrsunternehmen, Betreibern, Zertifizierern und Zulassungsstellen sowie wissenschaftlichen Einrichtungen. Der zweite Standard DIN DKE SPEC 99004 „Spezifikation von ODD im Schienenverkehr“ beschreibt, wie sich der Einsatzbereich von KI-Systemen im Schienenverkehr präzise definieren lässt. „ODD“ steht für Operational Design Domain und legt die Bedingungen fest, unter denen ein autonomes Fahrzeug sicher und effektiv agieren kann. Das bietet Unternehmen und Prüfstellen eine verlässliche Grundlage, um die Einsatzgrenzen von KI-Anwendungen in diesem Umfeld sicher zu definieren.  (se)

Bahntechnik

Siemens rüstet die S-Bahn Kopenhagen für GoA 4 auf

Bahntechnik

S-Bahn Berlin erprobt neues System zur Erkennung von Hindernissen

(ID:50410095)