Forschungsprojekt - DZSF - Interpretierbare KI für Bahnanwendungen

Demonstratoren und Normungsvorschläge für den Sicherheitsnachweis interpretierbarerer KI-Komponenten in sicherheitsrelevanten Bahnanwendungen

Ziel Im Vorhaben sollen Erfahrungen beim Risikomanagement im Rahmen des Sicherheitsnachweises für interpretierbare KI-Komponenten gesammelt werden, indem die Anwendbarkeit von gängigen Normen für die Softwareentwicklung bewertet wird. Dabei werden Demonstratoren für ein technisches Wahrnehmungssystem für den fahrerlosen Schienenverkehr sowie die KI-unterstützte prädiktive Instandhaltung eines Infrastrukturelements entwickelt. Die Erkenntnisse daraus zusammen mit Auswertungen zu weiteren Bahnanwendungen sollen zu Normungsempfehlung verhelfen.

Beschreibung Softwaresysteme für Bahnanwendungen werden zukünftig vermehrt aus Komponenten bestehen, die Künstliche Intelligenz (KI) verwenden. Das betrifft Anwendungen im Bereich des fahrerlosen Fahrens (GoA3+), der digitalen und datenbasierten Instandhaltung (IH) beispielsweise mittels prädiktiven IH-Strategien (PM), aber auch Aufgaben in den Bereichen des Kapazitätsmanagements wie Trassenvergabe, Fahrplanerstellung oder Disposition sowie der Security. Der Einsatz von Software im Eisenbahnbetrieb, die als KI-Systeme nach AI Act gelten, ist in Bezug auf Sicherheitsnachweise noch Gegenstand der Forschung. Obwohl für die Softwareentwicklung anwendbare Normen wie EN 50128:2012, EN 50129:2019, EN 50657:2017, Entwurf EN 50716:2022, IEC 62279 und IEC 61508 existieren, fehlt es noch an wissenschaftlichen Erkenntnissen und Erfahrungen, die eine Zulassung speziell von KI-Systemen unterstützen.