Potenzial von KI im Bahnbetrieb: Übergreifende Lessons Learned
Ein KI-System in produktiver Umgebung bereitzustellen, bedeutet mehr, als nur Algorithmen zu entwickeln oder zu trainieren.
Alle Beiträge von Dr. Hannah Noriko Richta
Potenzial von KI im Bahnbetrieb: Grundlagen und Anwendungen
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, den Schienenverkehr entscheidend voranzubringen – wenn sie zielgerichtet eingesetzt und sinnvoll integriert wird.
Beschleunigung mathematischer Optimierung durch maschinelles Lernen
Die automatische Dispositionsassistenz basiert auf einem KI-Methodenmix, der Verspätungen mit diskriminierungsfreien Empfehlungen minimieren soll.
Weiterer Ausbau der Automatischen Dispositionsassistenz
Das KI-gestützte Verfahren ADA-PMB wird auf weitere Pilotbereiche ausgeweitet. Inzwischen liegen erste Ergebnisse zur Wirkung der Empfehlungen vor.
Automatische Dispositionsunterstützung mit ADA-PMB
Die algorithmenbasierte Optimierung der Disposition auf Basis des Produktionsmodell Betrieb wird derzeit in der Betriebszentrale der S-Bahn Berlin pilotiert.
Die europäische Initiative für vertrauenswürdige KI
Auf EU-Ebene wird eine Strategie zum Einsatz Künstlicher Intelligenz formuliert, die sich auch auf die Digitalisierung im Bahnsektor auswirken wird. Eine Analyse.
Big Data und Prognostik im Schienenverkehr: Trends und Herausforderungen
Aus den vielfältigen Ansätzen für einen nutzenstiftenden Einsatz von datenbasierten Anwendungen kristallisieren sich drei wesentliche Handlungsfelder heraus.
Prognose von Ankunftszeiten im Schienengüterverkehr
Mithilfe künstlicher Intelligenz erstellte Ankunftszeitprognosen können genutzt werden, um die komplexen Betriebsabläufe von Güterbahnen zu optimieren.
Data Science-Teams aufbauen und führen
Der Erfolg von Data Science-Teams hängt von verschiedenen organisationalen Faktoren ab: Zehn Lektionen aus der Praxis bei DB Cargo.
Mathematisches Modell zur Optimierung der Lokumlaufplanung
Mit ihrer Lösung des mathematischen „Locomotive Assignment Problem“ konnte DB Cargo die Zahl der benötigten Lokomotiven in einer Musterwoche um ein Viertel reduzieren.
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