Po trzech latach intensywnych badań i rozwoju, niemiecki projekt KIBA - skrót od Künstliche Intelligenz und diskrete Beladeoptimierung - został pomyślnie zakończony. Prowadzony przez Kombiverkehr KG wraz z partnerami, w tym DUSS, INFORM, VTG, Goethe University Frankfurt, TU Darmstadt i KombiConsult, projekt stworzył demonstrator do opartej na sztucznej inteligencji optymalizacji załadunku pociągów i przepustowości sieci w intermodalnym transporcie kolejowym. Projekt został sfinansowany przez Federalne Ministerstwo Cyfryzacji i Modernizacji Państwa.
"Projekt KIBA pokazuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja może zwiększyć wydajność transportu kolejowego" - powiedział Heiko Krebs, dyrektor zarządzający Kombiverkehr. "Opracowane prototypy pomagają lepiej wykorzystywać przepustowość pociągów, efektywnie wykorzystywać zasoby i zwiększać atrakcyjność transportu kombinowanego - to ważny krok w kierunku przeniesienia transportu towarowego z dróg na tory i ochrony klimatu".
Korzystając z centralnej platformy danych, naukowcy opracowali algorytmy planowania obciążenia i optymalizacji sieci, z wynikami wizualizowanymi za pomocą interfejsu internetowego. System łączy prognozowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji z optymalizacją matematyczną, aby zapewnić pełne wykorzystanie pociągów przy jednoczesnym ograniczeniu ruchów dźwigów i przeładunków.
"Integracja sztucznej inteligencji i optymalizacji otwiera nowe możliwości dla transportu kombinowanego" - wyjaśnia dr Rafael Velásquez, dyrektor ds. optymalizacji i integracji w INFORM. "Prognozy mogą być bezpośrednio wprowadzane do modeli optymalizacyjnych, dzięki czemu pociągi są efektywnie ładowane, a sieci zarządzane bardziej niezawodnie".
Według Evy Savelsberg, starszego wiceprezesa w INFORM, sukces KIBA leży we współpracy: "Tylko dzięki ścisłej współpracy między przemysłem a środowiskiem akademickim można było osiągnąć tak innowacyjny wynik. Zbudowanie tego mostu jest niezbędne, jeśli chcemy pozostać konkurencyjni w zakresie innowacji AI".
Wraz z zakończeniem projektu partnerzy położyli podwaliny pod wdrożenie w świecie rzeczywistym. Kolejne kroki obejmują zapewnienie jakości danych, zautomatyzowaną wymianę informacji i testy na żywo z systemami operacyjnymi. Opracowany prototyp jest obecnie przygotowywany do użytku przez operatorów terminali i intermodalnych przewoźników towarowych.
