KI-Anwendungen zur regelmäßigen Überwachung der Eisenbahninfrastruktur

Die Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Überwachung der Eisenbahninfrastruktur gewinnt zunehmend an Bedeutung. KI-Technologien, insbesondere im Bereich des Deep Learning, ermöglichen eine effiziente Analyse großer Datenmengen. Diese Technologien verbessern die Wartung und Inspektion der Bahninfrastruktur, indem sie die Erkennung von Defekten und Anomalien automatisieren. Die regelmäßige Überwachung ist notwendig, um die Auswirkungen von erhöhten Belastungen und extremen Wetterbedingungen zu bewältigen. Verschiedene Datensätze werden genutzt, um KI-Modelle zu trainieren und zu validieren. Diese Modelle sind in der Lage, verschiedene Infrastrukturkomponenten wie Gleise, Oberleitungen und Bauwerke zu analysieren. Eine Herausforderung liegt in der Datenqualität und der Notwendigkeit, repräsentative Datensätze zu erstellen. Dennoch zeigt die Automatisierung durch KI großes Potenzial, um die Effizienz und Sicherheit im Schienentransport langfristig zu verbessern. Diese Arbeit soll eine systematische Übersicht über bestehende Datensätze und Anwendungsbeispiele von KI im Bereich der Infrastrukturüberwachung geben. Die weltweiten Datensätze zeigen eine starke Heterogenität und fehlende Standards. Zugleich werden praxisnahe Lösungsansätze und damit die potenziellen Möglichkeiten von KI aufgezeigt.