die zugstrecke zwischen zermatt und brig wird künftig mit künstlicher intelligenz (ki) kontrolliert. ein forschungsteam der epfl testet auf der strecke eine ki-gestützte methode zur überwachung von rissen. dadurch sollen die inspektionen der zugstrecke effizienter werden, beschrieb die hochschule das ziel kürzlich in einer mitteilung.

bisher werden bahnstrecken meist manuell von fachleuten inspiziert, die den zustand von infrastrukturen wie stützmauern oder betonschwellen anhand festgelegter kriterien beurteilen. diese methode birgt laut efpl jedoch das risiko subjektiver einschätzungen, da verschiedene inspektoren die schäden zu verschiedenen zeitpunkten unterschiedlich beurteilen können.

algorithmus mit riss-bildern trainiert

um dieses problem zu lösen hat das forschungsteam der epfl einen ki-algorithmus darauf trainiert, zwischen bildern mit rissen und solchen ohne rissen zu unterscheiden. dieser trainierte algorithmus kann nun mit bildern gefüttert werden, die über mehrere jahre hinweg von einem eisenbahnabschnitt aufgenommen wurden, und die schwere der risse in den wänden und schwellen im laufe der zeit quantifizieren.

in einer studie im fachblatt «automation in construction» zeigten die forschenden, dass diese methode zur überwachung von rissen funktioniert. in den nächsten tests wird die ki auf den bahnstrecken zwischen zermatt und brig sowie zwischen brig und disentis geprüft. diese streckenabschnitte enthalten laut epfl eine reihe von stützmauern mit unterschiedlichen formen und materialien, was die aufgabe für den algorithmus sehr anspruchsvoll macht.

quelle: mitteilung epfl

bildnachweis: mgbahn