Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, den Bahnverkehr zu optimieren – die Einsatzmöglichkeiten reichen von einer besseren Erkennung von Hindernissen über einen energieeffizienteren Betrieb bis hin zu autonomen Zügen. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) und von der EU geförderte Forschungsprojekt safe.trAIn setzt hier an. Es soll KI für den voll-automatischen Schienenverkehr sicher und zuverlässig nutzbar machen. Zwei neue Standards des Deutschen Instituts für Normung e. V. (DIN) und der Deutschen Kommission Elektrotechnik (DKE) bilden wichtige Meilensteine auf dem Weg zum autonomen Zugbetrieb.   

DIN DKE SPEC 99002 legt zentrale Begriffe rund um KI im Bahnumfeld fest. DIN DKE SPEC 99004 beschreibt, wie der Einsatzbereich von KI-Systemen im Schienenverkehr präzise definiert werden kann. Die beiden Standards bilden damit wichtige Meilensteine auf dem Weg zum autonomen Zugbetrieb. Die erarbeiteten Ergebnisse fließen zudem in internationale Standardisierungsprozesse ein und stärken so die Wettbewerbsfähigkeit des Standorts Deutschland.

Eng verzahnt in Normungsprojekten

Die beiden DIN DKE SPECS wurden von Fachleuten aus dem Bahnbereich, KI, sowie aus Wirtschaft und Forschung erarbeitet, DIN und DKE haben die Standardisierungsprojekte begleitet. „Normen und Standards tragen dazu bei, innovative KI-Technologien schnell und sicher auf die Schiene zu bringen“, erklärt Syad Akkoub, Projektmanager für Forschung und Transfer bei DIN.

„Die über safe.trAIn erarbeiteten Standards zeigen, wie Normung die erforderlichen Grundlagen liefert, um komplexe technologische Herausforderungen voranzutreiben. Mit der engen Verzahnung von Forschung, Industrie und Normung ebnen wir so den Weg für eine standardisierte Sicherheitsarchitektur im voll-automatischen Schienenverkehr.“ 

Aktiv für einen attraktiven Schienenverkehr

safe.trAIn ist ein Leuchtturmprojekt der von DIN und DKE veröffentlichten Deutschen Normungsroadmap KI. Die Normungsroadmap fördert Standards für die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien und zahlt damit direkt auf den AI Act ein. safe.trAIn wird von einem breiten Konsortium aus Schienen- und KI-Industrie, Technologiezuliefern, Forschungseinrichtungen sowie Normungs- und Prüforganisationen getragen. Ein Fokus des Leuchtturmprojekts liegt auch auf der Entwicklung standardisierter Prüfmethoden und -werkzeuge, um einen sicheren Einsatz autonomer Züge zu gewährleisten. DIN leitet hierfür das Arbeitspaket Standardisierung und Verbreitung – mit dem wesentlichen Ziel, die relevanten Projektergebnisse in Normung und Standardisierung zu überführen.

Einheitliches Verständnis erleichtert Zusammenarbeit

Die DIN DKE SPEC 99002 „Terminologie – KI in Bahnanwendungen“ definiert Begriffe in den Querschnittsthemen KI und Eisenbahnen. Diese einheitlichen Bezeichnungen sind wesentlich, um die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen allen Akteuren in diesem Umfeld zu verbessern – etwa zwischen Zugherstellern, Zulieferern, Verkehrsunternehmen, Betreibern, Zertifizierern und Zulassungsstellen sowie wissenschaftlichen Einrichtungen.

Der zweite Standard DIN DKE SPEC 99004 „Spezifikation von ODD im Schienenverkehr“ beschreibt, wie sich der Einsatzbereich von KI-Systemen im Schienenverkehr präzise definieren lässt. „ODD“ steht für Operational Design Domain und legt die Bedingungen fest, unter denen ein autonomes Fahrzeug sicher und effektiv agieren kann. Das bietet Unternehmen und Prüfstellen eine verlässliche Grundlage, um die Einsatzgrenzen von KI-Anwendungen in diesem Umfeld sicher zu definieren.  

Über das Konsortium

Konsortialführer des Projekts safe.trAIn ist die Siemens AG. Mitglieder des Konsortiums sind neben DIN und VDE:

n Siemens Mobility GmbH

n BIT Technology

n Solutions GmbH

n Bridgefield GmbH

n Edge Case Research GmbH

n ITQ GmbH

n Merantix Labs GmbH

n SETLabs Research GmbH

n TÜV NORD Systems GmbH & Co. KG

n TÜV Rheinland InterTraffic GmbH

n TÜV SÜD Rail GmbH

n Fraunhofer IAIS

n Fraunhofer IKS

n Hochschule Düsseldorf und die

n Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg.

Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz im Rahmen des Fachprogramms „Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien“ gefördert.