CC-KING - Kompetenzzentrum für KI-Engineering„Als einem nach vorn blickenden Mobilitätsdienstleister ist es uns wichtig, nachhaltige Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) einzusetzen, um die damit verbundenen Potenziale nutzbar zu machen: Um die Arbeit unserer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter noch effizienter und mitarbeiterfreundlicher zu gestalten, um Arbeitsplätze weiter abzusichern und um maximalen Nutzen für unsere Kunden zu erzielen. In unserem Bereich kann KI sowohl ganz neue, innovative Mobilitätsdienstleistungen möglich machen als auch helfen den tagtäglichen Betrieb zu optimieren. Schwierig ist allerdings, überhaupt einen Einstieg in dieses komplexe Thema zu finden – dabei hat uns CC-KING entscheidend geholfen“, sagt Ralf Messerschmidt, von den Verkehrsbetrieben Karlsruhe. |
KI-Unterstützung für Tram-Disponenten
Effektiver Einsatz von ML-Workflows
Christian Kühnert hat die Verkehrsbetriebe Karlsruhe (VBK) sowohl im QuickCheck als auch im TransferCheck seitens CC-KING begleitet.
Herr Kühnert, wie kam es zum TransferCheck mit den Verkehrsbetrieben Karlsruhe?
Nachdem die Verkehrsbetriebe grundsätzlich die Idee hatten, den Zugverkehr im neuen Stadtbahn-Tunnel mit KI-Unterstützung zu optimieren, haben wir uns zunächst im Rahmen eines QuickChecks die Log-Dateien des zentralen Zuglenkrechners angesehen. Dabei ging es um die Frage, inwiefern kurzzeitige Verzögerungen im Gleisdreieck mithilfe Maschinellen Lernens (ML) in den Daten erkannt werden können. Wir haben dazu die Daten explorativ ausgewertet und ein ML-Modell trainiert, das genau dazu in der Lage war. Im Transfer Check haben wir die Fragestellung dann erweitert und untersucht, wie sich die Verzögerungen einzelner Streckenabschnitte aufeinander auswirken. Auf lange Sicht soll hieraus ein KI-basiertes Assistenzsystem entwickelt werden, das den Disponenten unterstützt und auf sich anbahnende Verzögerungen hinweist.
Welche Mittel haben Sie eingesetzt?
Zur Durchführung des TransferChecks haben wir neben klassischen Statistiktools vor allem die „ML4P Verarbeitungspipeline“ als Werkzeug genutzt. Damit lässt sich ein kompletter ML-Workflow in Teilaufgaben zerlegen, die programmatisch in einzelnen Komponenten gekapselt werden können. Auf dieser Basis konnten wir dann zielgerichtet einzelne Komponenten zum Einlesen und Vorverarbeiten der Log-Dateien, dem Trainieren der ML-Modelle sowie letztendlich zur Visualisierung der erzielten Ergebnisse der ML Modelle entwickeln.
Was bringt der TransferCheck dem Unternehmen?
Ohne externe Unterstützung, die wir sie seitens des Kompetenzzentrums für KI-Engineering hier geleistet haben, könnte ein kommunales Verkehrsunternehmen solch ein Projekt zur Nutzung Künstlicher Intelligenz nur in viel kleinerem Rahmen durchführen. Erst die Möglichkeit zum QuickCheck und dem anschließenden TransferCheck im Rahmen von CC-KING hat für die VBK den Weg gebahnt, die betrieblichen Chancen zur Nutzung Künstlicher Intelligenz zu erschließen.
