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Der Verkehrssektor spielt bei der Erreichung der Klimaschutzziele eine entscheidende Rolle. Im Rahmen des Klimaschutzprogramms der Bundesregierung wird eine Reduktion um 40 bis 42 Prozent im Vergleich zu 1990 auf 95 bis 98 Millionen Tonnen CO2 im Jahr 2030 angestrebt. Um dies zu erreichen, muss der Schienenpersonenverkehr attraktiver werden. Der Bau neuer Strecken ist mit circa 20 bis 30 Jahren von der Planung bis zur Inbetriebnahme äußerst zeitintensiv und mit hohen Kosten verbunden.
Die Digitalisierung und Automatisierung des Zugbetriebs im bestehenden Netz ist daher ein wesentlicher Hebel, um zügig Erfolge zu erzielen. Die damit angestrebten Verbesserungen reichen von höherer Zugfolge und damit mehr Flexibilität für den Fahrgast durch kürzere Taktzeiten, über größere Kosteneffizienz, bis hin zu einer deutlich erhöhten Verfügbarkeit des Bahnverkehrs.
KI und funktionale Sicherheit im Einklang
Nach dem Stand der Technik wird die konventionelle Automatisierungstechnik allein für einen voll-automatisierten Bahnbetrieb nicht ausreichen. Künstliche Intelligenz hingegen birgt ein großes Potenzial auf diesem Gebiet. Die bis jetzt ungelöste Herausforderung ist die praktikable Verknüpfung von KI-Verfahren mit den Anforderungen und Zulassungsprozessen im Bahnumfeld.
Dort setzt das nationale Förderprojekt safe.trAIn an. Es soll die Grundlagen für den sicheren Einsatz von KI für fahrerlose Schienenfahrzeuge schaffen und damit eine zentrale technologische Herausforderung für die Einführung des fahrerlosen Verkehrs adressieren.
Fahrerlosen Bahnverkehr ausweiten
Lösungen für einen vollständigen fahrer- und begleitlosen Betrieb haben sich bereits seit einigen Jahren erfolgreich am Markt und im Betrieb etabliert. Allerdings operieren diese bisher ausschließlich in kontrollierten und abgeschlossenen Umgebungen, wie zum Beispiel in U-Bahn-Tunnels. Das safe.trAIn-Projekt konzentriert sich nun auf den Anwendungsbereich der Regionalzüge: Diese operieren in einer offeneren Umgebung, in der insbesondere Hindernisse (wie beispielsweise Personen im Fahrweg oder auf der Schiene liegende Bäume, Erdrutsche etc.) sicher erkannt werden müssen.
Ziel des Projektes ist die integrierte Entwicklung von Prüfstandards und Methoden für den Einsatz von KI in der Automatisierung des Schienenverkehrs sowie der Nachweis der Eignung der Prüfstandards am Anwendungsbeispiel. Schwerpunkte sind hierbei KI-basierte Methoden für einen fahrerlosen Regionalzug, zulassungsrelevante Nachweise der Produktsicherheit (Safety) der KI-Komponenten sowie Prüfverfahren und Prüfmethoden. Safe.trAIn baut auf Ergebnisse aktueller Forschungs- & Entwicklungsaktivitäten auf und entwickelt diese gemäß den neuen Anforderungen weiter. Wichtige Projekte sind Shift2Rail, BerDiBa, ATO-Sense & ATO Risk und KI-Absicherung.
Die beteiligten Projektpartner mit dem Konsortialführer Siemens möchten die Ergebnisse des Projekts nutzen, um Automatisierungslösungen für den hochautomatisierten und fahrerlosen Betrieb von Schienenfahrzeugen auf den Markt zu bringen. Relevante Ergebnisse aus safe.trAIn sollen darüber hinaus in Normungs- und Standardisierungsaktivitäten beispielsweise im KI- und Bahnbereich überführt werden. Das Projekt wird von Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz im Rahmen des Fachprogramms „Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien“ gefördert.
