Lieber KI als k. o.
… oder wie ich mit Hilfe von künstlicher Intelligenz trotz kurzfristiger Planung ganz entspannt eine Reise nach Hamburg angetreten habe.
Wer rechnet schon damit, an einem Samstagmorgen zu einem Ed Sheeran Konzert eingeladen zu werden? Kurz vor dem Frühstück klingelt das Telefon. Meine Freundin hat noch eine Karte für das Konzert in Hamburg. Wenn ich mit will, müsste ich den Zug erreichen, der planmäßig um 09:46 Uhr abfährt. Das wird knapp! Wenn der Zug ein bisschen später käme, könnte es gehen… Hier hilft ein Blick auf den DB Navigator, eine App die Auskunft über eventuelle Verspätungen gibt. Demnach ist der Zug heute nicht ganz pünktlich. Voraussichtliche Abfahrt 10:10 Uhr – das könnte noch klappen.
Prognosen werden immer genauer
Ich bin regelmäßig mit dem Zug unterwegs und habe mich schon manches Mal geärgert, wenn eine Bahn zu spät kam. Vor allem, wenn über die Verspätung erst auf dem Bahnsteig mit ungefähren Angaben wie etwa „Um wenige Minuten verspätet“ informiert wurde.
Mit dem DB Navigator werden die Vorhersagen zu Verspätungen immer genauer. Er gibt Reisenden im Fernverkehr schon seit über einem Jahr präzise Informationen über die Ankunfts- und Abfahrtszeiten der Züge, eventuelle Verspätungen und zeigt bei Bedarf auch Alternativen auf.
Damit die Prognosen immer besser werden, ist künstliche Intelligenz im Einsatz. Der Algorithmus, der hinter dem DB Navigator steckt, trainiert jede Nacht. Mit vielen, vielen Daten und intelligenter Algorithmik lässt sich eine zuverlässige Vorhersage treffen. Momentan sind die Vorhersagen im Fernverkehr, 30 Minuten vor der Ankunft eines Zuges, zu 87,5 Prozent korrekt.
Das System lernt jeden Tag dazu
Bis zu 1.400 Züge setzt die Deutsche Bahn täglich in ihrem Fernverkehrsnetz ein. Wenn es an einer Stelle im Netz zu Verzögerungen kommt, macht sich das auch an anderer Stelle bemerkbar. Einflussfaktoren gibt es viele – planbare wie Baustellen oder unvorhersagbare wie die Auswirkungen von Unwettern. Der Algorithmus nutzt für seine Prognosen Daten, die auf dem aktuellen Zustand der Route basieren. Und zwar jede Minute aufs Neue. Das mag bei einer direkten Verbindung nicht so wichtig sein. Bei Umsteigeverbindungen kann jedoch eine Minute entscheidend sein. Hier ist es wichtig, zu einem frühen Zeitpunkt eine gute Umstiegsprognose zu haben.
Je mehr Informationen dem Algorithmus zur Verfügung stehen, desto genauer die Prognose. Neben Informationen aus dem eigenen Netz, können Wetterdaten, Informationen zu Großveranstaltungen oder Ferienzeiten miteinfließen. Oder „historische Informationen“ – welche Verspätungen gab es auf welcher Strecke in den letzten Jahren. Gibt es da ein Muster? Es geht immer darum, mit den Daten zu lernen und zu schauen, welche Verbesserung sich daraus ableiten lässt.
Für mich hieß das auf der Fahrt nach Hamburg ganz konkret – der Zug hatte zwar Verspätung, war aber doch irgendwie pünktlich. Die Zwischenzeit habe ich sinnvoll genutzt und mir entspannt einen Kaffee geholt, anstatt mir auf dem Gleis die Beine in den Bauch zu stehen. Also, dank KI war dann doch alles ok – und um das Wortspiel noch etwas zu strapazieren: ich kam doch entspannt am Bahnsteig an, und nicht völlig k. o.
