Ruhe für die Anwohner: Künstliche Intelligenz fahndet nach zu lauten Bahnwaggons

Der Güterverkehr auf der Schiene soll in den nächsten Jahren massiv ausgebaut werden. Grundsätzlich ist dies eine gute Nachricht. Denn es handelt sich um die mit Abstand umwelt- und klimafreundlichste Transportvariante. Für die Anwohner vieler schon heute stark befahrener Bahntrassen bringt es aber auch mehr Lärm mit sich. Ab 2024 werden hier allerdings auf vielen Strecken die Vorschriften verschärft. Dort müssen dann beispielsweise die heute noch viel genutzten Graugussbremsen durch deutlich leichtere Kompositbremsen ersetzt werden. Weil diese die Oberfläche der Räder nicht mehr beeinträchtigen, reduzieren sich die Rollgeräusche der Züge deutlich. Eine weitere Problematik bleibt aber auch dann erhalten. Denn oftmals ist es nicht der ganze Zug, der für die besonders unangenehmen Geräusche sorgt, sondern ein einzelner defekter Waggon oder sogar ein einzelner abgenutzter Reifen. Manuell nach diesen Schwachstellen zu fahnden, nimmt aber viel Zeit in Anspruch.

Sogar eine Zukunftsprognose könnte möglich werden

In Österreich arbeiten daher Wissenschaftler des FH Technikum Wien gemeinsam mit Spezialisten der Firma Psiacoustic an einer automatisierten Lösung. Die Idee: Die Geräusche eines vorbeifahrenden Zugs werden gezielt erfasst und dann von einer künstlichen Intelligenz analysiert. Im Idealfall können so einzelne Achsen oder Räder identifiziert und bei nächster Gelegenheit ausgetauscht werden. Zukünftig wäre es sogar denkbar, dass die künstliche Intelligenz auch eine Prognose für die Zukunft ermöglicht. Einzelteile könnten dann sogar ausgetauscht werden, bevor sie größeren Lärm verursachen. An Daten mangelt es den Projektteilnehmern nicht. Denn eine entsprechende Messplattform namens Acramos wurde bereits entwickelt und ausführlich getestet. Damit kann bei vorbeifahrenden Zügen automatisch jeder Achse ein individueller Geräuschpegel zugeordnet werden. Bisher allerdings erfolgt die Auswertung der so gewonnenen Daten noch durch einen Menschen.

Die künstliche Intelligenz basiert auf einem großen Datenpool

Zukünftig soll hier nun die künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen. Geplant ist, dass diese in einem ersten Schritt die Daten bereinigt. So sollen Störgeräusche, die in der freien Natur immer vorkommen können, automatisiert entfernt werden. Übrig bleibt dann die gewünschte Matrix an Datenpunkten, die analysiert werden kann. Um zu aussagekräftigen Ergebnissen zu kommen, soll die künstliche Intelligenz zuvor mit den bereits gemessenen Daten der Vergangenheit trainiert werden. Auf diese Weise sollen dann immer mehr wiederkehrende Muster automatisiert erkannt und zugeordnet werden können. Das Vorgehen ähnelt dabei Ansätzen, die etwa bei der automatischen Bildanalyse zum Einsatz kommen. Diese kann etwa genutzt werden, um Hautkrebs auf entsprechenden Aufnahmen zu erkennen. Für die Software macht es grundsätzlich keinen Unterschied, ob sie Bilder oder Geräusche analysieren soll. Für sie ist beides eine Datenmatrix, bei der wiederkehrende Muster gesucht werden.

Via: Der Standard

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