Revolution im Nahverkehr: KI verbessert S-Bahn-Auslastung in Hamburg!

Revolution im Nahverkehr: KI verbessert S-Bahn-Auslastung in Hamburg!

Hamburg, Deutschland - Die Deutsche Bahn hat angekündigt, Künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Prognosen über die Auslastung von S-Bahnen zu nutzen. Diese Neuerung wurde in einer Mitteilung der S-Bahn Hamburg vorgestellt, die darauf abzielt, die Fahrgastinformation erheblich zu verbessern. An den meisten S-Bahnstationen in Hamburg und an mehreren Stationen in Berlin kommen dafür innovative Lichtschranken zum Einsatz, die die Auslastung erfassen.

Die aktuelle Implementierung der KI-Technologie ist zunächst ein Testprojekt in Berlin, während in Hamburg bereits über 140 Lichtsensoren zur Erfassung der Fahrgastzahlen installiert sind. Diese innovativen Messdaten werden mit den Berechnungen der Künstlichen Intelligenz abgeglichen, um eine Prognosegenauigkeit von über 90 Prozent zu erreichen, wie Julia Kuhfuß, Leiterin von „DB Lightgate“, erklärte. Fahrgäste werden so zeitnah über die Auslastung der einfahrenden Züge informiert.

Optimierung der Fahrgastinformation

Besonders die S-Bahn Hamburg verfolgt mit dem System DB Lightgate das Ziel, durch Echtzeit-Prognosen zur Auslastung der Züge freie Plätze frühzeitig zu erkennen. Diese Informationen werden fünf Stationen vor der Einfahrt des Zuges in den Bahnhof angezeigt. Die Auslastung wird durch einen Farbcode kommuniziert: Grün signalisiert viel Platz, Gelb eine mittlere Auslastung und Rot deutet auf wenig Platz hin. Diese Maßnahmen bieten Fahrgästen eine Möglichkeit, ihre Reisepläne dynamisch anzupassen.

Während die Künstliche Intelligenz in Hamburg bereits eingesetzt wird, werden die Systeme in Berlin zur Verbesserung der Datenbasis derzeit getestet und noch nicht implementiert, so ein Sprecher der S-Bahn Berlin. An den Bahnsteigen in Berlin wird den Fahrgästen die Auslastung stehen, wodurch sie rechtzeitig entscheiden können, ob sie in einen Zug einsteigen oder auf den nächsten warten möchten.

Künstliche Intelligenz im ÖPNV

Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz im öffentlichen Nahverkehr geht über die S-Bahn hinaus. Systeme wie MOBILEguide bieten Fahrgästen zuverlässige Informationen über die Auslastung von Bussen und Bahnen in Echtzeit. Dies ermöglicht es den Nutzern, weniger stark ausgelastete Verbindungen zu wählen und so Wartezeiten und überfüllte Fahrzeuge zu vermeiden.

Die technische Herausforderung besteht dabei darin, eine fundierte Datenbasis zur Bestimmung des Besetztgrades zu schaffen. MOBILEguide nutzt hierfür eine Vielzahl von Technologien, unter anderem auch Algorithmen und alternative Datenquellen wie WLAN- und Bluetooth-Signale von Smartphones. Die aktuelle Auslastung wird durch Zählungen der ein- und aussteigenden Fahrgäste ermittelt und mit Fahrplandaten verknüpft, was eine hohe Zuverlässigkeit in der Informationsbereitstellung garantiert.

Die neue Technologie könnte nicht nur die Benutzererfahrung im öffentlichen Verkehr verbessern, sondern auch dazu beitragen, die Auslastung gleichmäßiger zu gestalten, indem Fahrgäste ermutigt werden, ihre Reisepläne entsprechend anzupassen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die S-Bahn Hamburg und die Deutsche Bahn aktiv daran arbeiten, durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz die Prognosen zur Auslastung von S-Bahnen zu verbessern und den Fahrgästen ein angenehmeres Reiseerlebnis zu bieten. Diese Entwicklungen sind Teil eines größeren Trends, der den öffentlichen Nahverkehr modernisieren soll.

Ähnliche Fortschritte weltweit belegen das zunehmende Interesse und die Investitionen in technologische Lösungen, um den öffentlichen Verkehr effizienter und benutzerfreundlicher zu gestalten.