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Deutsche Bahn: KI-Tool zeigt, wie sicher Anschlusszug erreicht wird

ICE Train To Vienna Arrives At Passau An ICE train heading to Vienna arrives at Passau Central Station in Passau, Lower Bavaria, Bavaria, Germany, on December 26, 2024. Passengers on the platform are  ...
Nicht jeder ICE wartet. Bild: imago images / NurPhoto/ Michael Nguyen
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Deutsche Bahn: Student entwickelt KI-Tool zur Berechnung von Pünktlichkeit von Anschlüssen

31.12.2024, 09:24
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Die Deutsche Bahn und ihre Pünktlichkeit: ein klassisches Thema, wenn einem der Smalltalk ausgeht oder die Gespräche beim silvesterlichen Raclette-Warten zu politisch werden. Es gibt wohl kaum jemanden hierzulande, der oder die keine persönliche Horrorstory zu einem DB-Trip zum Besten geben kann.

Bereits im Juli hatte sich die Bahn selbst offiziell von ihrem Pünktlichkeitsziel für 2024 verabschiedet, allgemein ist es längst kein Geheimnis mehr, dass die Infrastruktur kaputt gespart ist und vor allem der Fernverkehr unter chronischer Unpünktlichkeit leidet. Oder besser: Die Fahrgäste leiden unter der Unpünktlichkeit des Fernverkehrs.

Um das Reisen mit der Deutschen Bahn aber zumindest in der Planung etwas angenehmer zu machen, hat nun ein Student aus Augsburg ein besonderes Projekt gelauncht. Bereits im Jahr 2019 hatte Theo Döllmann für die zugehörige Idee einen Preis beim Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz gewonnen.

Student offenbart Pünktlichkeitsproblem der Deutschen Bahn

Auf der Grundlage einer Analyse von breiten Datensätzen erstellte Döllmann eine eigene Website, die Wahrscheinlichkeiten für die Pünktlichkeit bei der Deutschen Bahn berechnet. Der Algorithmus gibt für jede einzelne Verbindung aus dem DB-Navigator einen Score an, der den Erfolg der zeitlichen Prognose der Bahn abbildet.

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So lässt sich auch auf "bahnvorhersage.de" direkt erkennen, dass Fernverkehrszüge eher zu Verspätungen neigen als das im Nahverkehr der Fall ist. Auch die bekannte Erkenntnis, dass es bei längeren Strecken eher zu Unwägbarkeiten kommt als auf kurzen, wird bestätigt.

Anwendungshilfe im Alltag von Fahrgästen bietet das durch KI gestützte Tool aber auch. Denn laut Döllmann kommt es morgens gegen 6 Uhr und nachmittags zwischen 15 und 16 Uhr zu den meisten Verspätungen. Diese Zeitfenster sollte man entsprechend eher meiden, wenn man pünktlich ankommen möchte – oder muss. Besondere Sicherheit böten hingegen Züge um 2 Uhr nachts.

KI-Tool zeigt Wahrscheinlichkeit für pünktliche Bahnfahrt

Konkret wird der angezeigte Score aus den Verspätungsvorhersagen von Döllmanns Machine-Learning-Modell und der von der DB angegebenen Umsteigezeit berechnet. "Ein hoher Verbindungsscore ist aber keine Garantie dafür, dass eine Verbindung funktioniert!", heißt es als Warnung auf der Website.

Hat man sich bei "bahnvorhersage.de" schließlich eine Verbindung ausgesucht, die der eigenen Planungssicherheit gerecht wird, kann man auch direkt auf den Ticketshop der Deutschen Bahn zugreifen. Über einen Link kann man ohne Umwege auf die ausgewählte Verbindung und den zugehörigen Preis auf der DB-Website klicken.

Fraglich bleibt, warum die Deutsche Bahn einen solchen Score nicht auf der eigenen Website anzeigt oder gar entsprechende Berechnungen für die eigenen Prognosen nutzt. Schließlich ließe sich mit besseren Prognosen auch das eigene Pünktlichkeitsziel einfacher erreichen.

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