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Extending Mobility – Wie Reinforcement Learning mehr Kapazität in Bahnsystemen ermöglicht

Der stetig zunehmende Bahnverkehr bringt neue Herausforderungen in der Steuerung von Kapazität und Verkehr für Menschen und Prozesse mit sich.

Sowohl in der Planung als auch in der Disposition im laufenden Betrieb versprechen Verfahren des maschinellen Lernens mehr Kapazität und bessere Qualität in der betrieblichen Durchführung.

Zum Einsatz kommen hierfür Multi-Agenten-Systeme, die mittels Reinforcement Learning und einer Verkehrssimulation trainiert werden. Darüber hinaus erlauben Verfahren der Anomalieerkennung eine vorausschauendere Planung.

In der Vision verknüpfen wir Betrieb und Planung hin zu einem lernenden System im Eisenbahnverkehr.

Vorkenntnisse

Multi-Agenten Systeme und Reinforcement Learning werden als Grundkenntnisse vorausgesetzt
Grundlagen der Datenverarbeitung und ETL
Verständnis von Big Data Architekturen und deren unterschiedlichen Ausprägungen

Lernziele

Die real-weltliche Anwendung von Reinforcement Learning im Bahnkontext.
Der Aufbau einer Simulation auf Basis echtzeitnaher Datenströme.
Die Analyse von Planungsprozessen durch den Einsatz von Anomalieerkennung auf Basis aggregierter Daten.
Aktuelle Konzepte zur Verknüpfung von Planung und Durchführung im Bahnverkehr.

Speaker

Thomas Thiele ist seit 2018 bei der Deutschen Bahn tätig. Seine Themenfelder umfassen die Entwicklung und Umsetzung KI-relevanter Themen im Gesamtkonzern. Er koordiniert das House of AI der Deutschen Bahn. Zu den Tätigkeitsschwerpunkten von Dr. Thiele gehören der Aufbau von Dateninfrastrukturen und Machine Learning sowie Themen rund um den KI-Einsatz in der „Heavy Metal“-Welt.

Georg Merz arbeitet seit 2018 als Experte für die Anwendung von Reinforcement Learning und KI in den digitalen Bahnbetrieb. In dieser Rolle leitet er ein Projektteam aus ML Engineers und Data Scientists innerhalb des Projekts „KI in der Disposition“. Vor seiner Zeit bei der DB promovierte er in reiner Mathematik im Bereich algebraische Geometrie an der Universität Göttingen.

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