KI in der Praxis: Die Deutsche Bahn verhindert Sturmschäden und Reiseausfälle mittels Künstlicher Intelligenz

KI hilft Deutscher Bahn bei Stürmen
Quelle: Benjamin Svobodny / Pexels

Der August bescherte uns tagelang Temperaturen über 30 Grad. Mittlerweile ist der Herbst mit großen Schritten im Anmarsch. Das merkt man jeden Morgen, wenn die Temperaturen nur noch um die zehn Grad verzeichnen und die Schulkinder, die eben noch Sommerferien hatten, Regenmäntel, Mützen und Gummistiefel tragen müssen.

Für die Deutsche Bahn bedeuten Spätsommer und Herbst indes heiße Wochen – im übertragenen Sinne. Denn wenn es stürmt, fallen Bäume. Und wenn Bäume auf Gleise fallen, haben Züge – und die Reisenden darin – ein Problem. Die Deutsche Bahn geht dieses Problem nun mithilfe modernster Technologien datengetrieben an: Schauen wir uns heute also mal genauer an, was Satellitendaten, Künstliche Intelligenz und Start-up-Innovationen mit der guten alten Eisenbahn zu tun haben.

KI für eine sicherere Infrastruktur: Weniger Bäume quer auf den Gleisen

Orangene Warnweste, Sicherheitsschuhe, robuste Kleidung: Wer so am Rande von Bahngleisen steht, verrichtet meist harte körperliche Arbeit. Dieses Klischee aber wandelt sich im Zeitalter der Digitalisierung: Viele der Männer und Frauen, die die Bahnstrecken inspizieren, tragen zwar solche Kleidung, arbeiten aber mit Tablets und KI-gestützter Karthographie auf Basis von Satellitendaten, um präzise herauszufinden, welcher Streckenabschnitt wann wie geschützt werden soll – geschützt vor umstürzenden Bäumen und herabfallenden Ästen während tobender Herbst- oder Frühjahrsstürme.

Seit kurzem arbeitet die Deutsche Bahn mit einem Start-Up namens LiveEO zusammen, um digitale Karten des Vegetationsbestandes entlang von Bahnstrecken auf Basis von erfassten Satellitendaten zu erstellen. Mit diesen Karten kann die Bahn dann Bäume und Gehölzer ausfindig machen, die den nächsten Stürmen eventuell nicht standhalten würden.

KI und Machine Learning: Lernen aus unzähligen Bildern

Grund dazu, sich um umstürzende Bäume zu sorgen, hat die Bahn definitiv: Fast zwei Drittel aller Gleise des deutschen Schienennetzes führen durch Wälder oder zumindest an Böschungen entlang. Die Bahn hat erkannt, dass es angesichts dessen mit turnusmäßigem Rückschnitt nicht getan ist und investiert in die Bepflanzung mit besonders sturmstabilen Baumarten. Darüber hinaus setzt man auf digitale Technologien wie die Auswertung von Satellitenbildern.

Das Berliner Start-up LiveEO hat sich darauf spezialisiert, Satellitenaufnahmen so zu analysieren, dass sie Auskünfte über Bedrohungen für Infrastrukturen möglich machen – die Technologie dahinter nennt sich Machine Learning.

Machine Learning oder auch Maschinelles Lernen wiederum ist ein Teilbereich der KI und seit Jahrzehnten Teil der Informationswissenschaften. Dabei werden Computerprogramme beziehungsweies -systeme darauf trainiert, in Datenbeständen Strukturen zu erkennen und auf Basis dieser Muster eigenständig Erkenntnisse abzuleiten. So hilft Künstliche Intelligenz dabei, datenbasiert Lösungen für Probleme – wie etwa Infrastrukturbeschädigungen durch Umwelteinflüsse – zu finden. Voraussetzung für die Aussagekraft sind jedoch eine große Menge an Trainingsdaten und bereits bekannte Zusammenhänge. Grundsätzlich aber findet die Methode gerade bei serviceorientierten Innovationen immer mehr Anwendung.

KI mit Satellitenbildern trainieren: Bestehende Technik nutzen und weiterentwickeln

Bei LiveEO begeistern sich seit dem Jahr 2016 junge Experten aus den Bereichen Luft- und Raumfahrttechnik, Fernerkundung und eben Machine Learning dafür, die ja ohnehin in großer Zahl vorhandenen Satellitendaten nutzbar zu machen. Sie werden in für spezifische Fragestellungen aussagekräftige Echtzeit-Karten umgewandelt und fließen in eine für die Bahn maßgeschneiderte App, die bei der Vegetationspflege entlang kritischer Infrastruktur unterstützt.

Die Überwachung aus dem Weltall ermöglicht ohne Frage ein ganz neues Niveau des Vegetationsmanagements, denn aus der Vogelperspektive ist eine detaillierte Überwachung großer Infrastrukturnetze möglich. Etwas Vergleichbares wäre vom Boden aus sehr aufwändig und weitaus kostenintensiver – gerade in eher abgelegenen Gebieten. Durch die trainierte KI erfolgt die Auswertung automatisiert, das heißt, potentielle Bedrohungen und nahender Handlungsbedarf werden rechtzeitig erkannt.

Diese Technik ist entsprechend nicht nur für Millionen Kilometer Bahngleise nützlich, sondern sie wird bereits beim Schutz von Stromtrassen und Pipelines angewendet.

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