Frequentis erforscht in einem Pilotprojekt zusammen mit zwei Partnern die Überwachung der Gleisinfrastruktur mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz.
Mit Entwicklungen wie cloudbasierten Softwarelösungen zählt Frequentis zu den technologischen Vorreitern bei der Steuerung des zivilen und militärischen Luftverkehrs von Drohnen. In einem anderen Pilotprojekt will das an den Börsen in Wien und Frankfurt gelistete Unternehmen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz die Instandhaltung der Eisenbahn-Infrastruktur verbessern. Konkret geht es um ein intelligentes System, das an Züge montiert werden soll, um Anomalien an Gleisen, Gleisbetten und Weichen automatisch zu erkennen und in Echtzeit an regionale Leitzentralen der Bahn zu melden. An dem Projekt beteiligt ist ein Konsortium aus Frequentis, seiner Tochterfirma Mission Embedded und die TU Wien.
Dieses Pilotprojekt könnte das Monitoring des Zustands von Bahngleisen entscheidend verbessern. Aktuell wird der Zustand der Gleisinfrastruktur größtenteils über eine präzise, aber kostenintensive Überwachung mit Messfahrzeugen kontrolliert. Dieses Modell stößt jedoch an seine organisatorischen und ökonomischen Grenzen. Die Instandhaltungskosten für Eisenbahnstrecken pro Kilometer belaufen sich auf bis zu 50 000 Euro jährlich. Zugleich sind diese Messfahrzeuge aufgrund des hohen Verkehrsaufkommens der Regelzüge auf den Bahnstrecken nur sporadisch einsetzbar.
Der Startschuss für das von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft GmbH (FFG) in Auftrag gegebene Projekt fiel im August 2020. Für die drei am Projekt beteiligten Akteure sind die Aufgaben klar verteilt. Mission Embedded, eine auf digitale Steuerungs- und Assistenzsysteme spezialisierte Firma, leitet das Konsortium und liefert die eingebettete Hardware sowie die Sensortechnik. Die TU Wien bringt als technischer Partner Algorithmen für die Auswertung der Kameradaten ein, während Frequentis selbst als organisatorische Schnittstelle zwischen Technik und Operator agiert.
Der Ausgangspunkt ist, Sensortechnik in der Fahrerkabine von Regelzügen zu installieren. Die bei fahrenden Zügen arbeitenden Sensoren sollen Schäden, etwa Haarrisse an den Schienen, oder wuchernden (Baum-)Bewuchs entlang von Strecken erkennen. Selbstlernende künstliche Intelligenz zeigt Unregelmäßigkeiten in der Gleisinfrastruktur und kategorisiert diese in unterschiedliche Gefahrenstufen. Die Sensoren sammeln Terabytes von Bildern und Daten, wobei das On-Board-Monitoringsystem genau die Daten an Operatoren meldet, die Anomalien im Gleisbild anzeigen. Remote-Analysten sitzen in den jeweiligen Fahrdienst-Leitzentren der Bahngesellschaften und erhalten die Echtzeitdaten vom On-Board-System aussortiert über KI-Datenbank auf ihre Monitore.
Die geplante Laufzeit des Projekts ist bis zumindest Ende 2022 angesetzt. Bei einem erfolgreichen Abschluss des Projekts wird das Konsortium ein Folgeprojekt in direkter Kooperation mit Bahnbetreibern aufsetzen. Ein solcher Schritt wäre der direkte Vorlauf vor einer möglichen kommerziellen Anwendung. Frequentis-Projektmanagerin Bettina Arendt sieht im Erfolgsfall weitere Einsatzbereiche: Stellt diese Technologie ihre praktische Funktionsfähigkeit auf Bahnstrecken unter Beweis, ließe sich das Einsatzspektrum auf U-Bahnen und Straßenbahnen erweitern.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Mobilitätsbranche und vor allem in der Eisenbahn ist auf dem Vormarsch, um den Passagieren noch mehr Sicherheit und Zuverlässigkeit garantieren zu können. Mit den Ergebnissen aus dem HARMONY Projekt erhofft sich das Konsortium in den nächsten Jahren erste kommerzielle Aufträge an Land ziehen zu können.
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