KI erlauscht schadhafte und laute Eisenbahnwaggons
Die Bahn gehört zu den umweltfreundlichsten Verkehrsmitteln und wird im Kampf gegen den Klimawandel zunehmend gefördert und ausgebaut. Der intensivere Schienenverkehr verursacht allerdings auch erhöhte Lärmemissionen. Die Fachhochschule Technikum Wien (FHTW) und die psiacoustic Umweltforschung und Engineering GmbH entwickeln nun ein KI-System, das besonders laute Waggons durch akustische Messsignale identifizieren kann.
Das KI-System des Projekts "ADSiM" - Automatische Detektion von Störeinflüssen im Monitoring von Bahnlärm unter Anwendung von KI - soll Waggons ausgehend von Abnützungen, Brems- und Kurvengeräuschen bewerten. "Dafür wird eine Künstliche Intelligenz entwickelt, welche akustische Effekte vollautomatisch der genauen Achse des Zugs zuordnet, wenn dieser eine acramos Messstation passiert", erklärt Matthias Blaickner vom Kompetenzfeld Artificial Intelligence & Data Analytics des Departments Computer Science der FHTW. So können geräuschvolle Wagen der Aussendung zufolge sofort identifiziert und ausgetauscht werden. Außerdem ermögliche die kontinuierliche, KI-basierte Auswertung der Messsignale die Instandhaltung der Messstellen selbst.
Das im Rahmen der 18. Ausschreibung des kompetitiven Förderprogramms "Mobilität der Zukunft" der Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) geförderte Projekt startet im Herbst.