Unscheinbar und doch unverzichtbar für den Bahnverkehr: Die technische Infrastruktur neben dem Gleis ist essenziell für einen reibungslosen, sicheren und zukünftig mitunter autonomen Personen- und Güterverkehr auf der Schiene. So erkennen Sensoren einfahrenden Schienenverkehr und steuern die Weiterleitung an Signalsysteme für Bahnübergänge oder Weichen. Im kürzlich gestarteten Projekt „Intelligente Bahntechnik mittels Techniken des Maschinellen Lernens“ an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) sollen neue Ansätze und Methoden der Künstlichen Intelligenz entwickelt und erprobt werden.
Damit werden die Systeme zukünftig wartungsärmer, verlässlicher und langlebiger. Die Gesellschaft für Energie- und Klimaschutz Schleswig-Holstein (EKSH) fördert das Projekt mit 150.000 Euro. Heute (Dienstag, 4. April) übergab EKSH-Geschäftsführer Professor Dr.-Ing. Frank Osterwald den Förderbescheid an CAU-Vizepräsident Professor Dr. Ralph Schneider, mit dabei der Kieler Kooperationspartner ZÖLLNER Signal GmbH.
Auf einer 17 Kilometer langen, hierfür bereitgestellten Versuchsstrecke zwischen Malente und Lütjenburg in Schleswig-Holstein werden unter realen Einsatzbedingungen wichtige Daten und Erkenntnisse gesammelt. Die stärkere Nutzung von Bahnstrecken im ländlichen Raum gekoppelt mit autonomen Schienenfahrzeugen soll klimaneutrale Mobilität fördern und stärken.
„Ein Flächenland wie Schleswig-Holstein braucht innovative Techniken, um Mobilität nachhaltig in die Region zu bringen. Ich freue mich sehr, dass unsere Forschenden dazu beitragen und danke der EKSH für die Förderung“, betont Ralph Schneider.
Die Stärkung des ÖPNV spielt eine zentrale Rolle für den Klimaschutz und die Entwicklung autonomer Schienenfahrzeuge hat das Potenzial, um dem zunehmenden Fachkräftemangel entgegenzuwirken. So erhofft sich die EKSH innovative Folgeprojekte auf Bundes- und EU-Ebene zur Weiterentwicklung klimaneutraler Mobilität in Schleswig-Holstein.
Forschung zu effizienteren Methoden der Künstlichen Intelligenz
Das zweijährige Forschungsprojekt wurde von CAU-Professor Olaf Landsiedel initiiert und ist das erste geförderte Projekt im Rahmen der Forschungsinitiative REAKT, die ländliche Bahnstrecken reaktivieren und damit auf den Klimawandel reagieren will. Der Projektverantwortliche Olaf Landsiedel vom Institut für Informatik forscht dabei zu Künstlicher Intelligenz (KI):
„Mein Team und ich optimieren Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Anwendung in Zugerkennungssystemen im Bahnverkehr, damit einfahrende Züge effizienter und schneller erkannt werden.“
Denn auch für Schienenverkehr mit modernen Systemen müssen Bahnübergänge geschlossen oder Weichen und Signale geschaltet werden. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler erforschen und erproben Sensorik, Leit-, Sicherheits- und Kommunikationstechnik auf der Teststrecke für den Einsatz von autonomen Bahnfahrzeugen. Dabei können die Messgeräte an den Schienen deutlich kleiner und wirtschaftlicher gebaut werden. Künftig könnte diese Forschung dazu beitragen, auch zu Abend- und Nachtzeiten im ländlichen Raum kostengünstige Fahrten mit höherer Taktung anzubieten.
Versuchsstrecke: Gemeinsame Nutzung für Forschung und Tourismus
Seit 1976 war die Teststrecke zwischen dem Bahnhof Bad Malente-Gremsmühlen und Lütjenburg für den Personenverkehr stillgelegt, während sie noch bis zum Jahr 2000 für den Güterverkehr und für touristische Zwecke genutzt wurde. Für das Forschungsprojekt wurde nun ein Nutzungsvertrag für zunächst sieben Jahre zwischen der CAU und der privaten Eigentümerin Hein Lüttenborg (HLB) GmbH vereinbart. Dieser hat die Strecke auch wieder für touristische Nutzung und für die Mobilität der Bevölkerung eröffnet. Moderne KI-Technologie zur Erfassung von Schienenfahrzeugen erkennt sogar die derzeit zu touristischen Zwecken auf der Bahnstrecke fahrenden Fahrrad-Draisinen.
Bereits im vergangenen Jahr wurde die Forschungsinitiative REAKT mit dem österreichischen VCÖ-Mobilitätspreis als „internationales Vorbildprojekt“ ausgezeichnet. Landsiedel erhofft sich auch zukünftig weitere, positive politische Signale, um die Zugerfassungssysteme, die er und sein Team erforschen, auch mit größeren Versuchsträgern auf der Bahnstrecke zu testen.