Dopo tre anni di intensa ricerca e sviluppo, si è concluso con successo il progetto tedesco KIBA, acronimo di Künstliche Intelligenz und diskrete Beladeoptimierung. Guidato da Kombiverkehr KG e da partner quali DUSS, INFORM, VTG, Goethe University Frankfurt, TU Darmstadt e KombiConsult, il progetto ha creato un dimostratore per l'ottimizzazione del carico dei treni e della capacità della rete nel trasporto ferroviario intermodale guidato dall'intelligenza artificiale. È stato finanziato dal Ministero federale per la modernizzazione digitale e statale.
"Il progetto KIBA dimostra come l'intelligenza artificiale possa rendere più efficiente il trasporto ferroviario", ha dichiarato Heiko Krebs, amministratore delegato di Kombiverkehr. "I prototipi sviluppati aiutano a utilizzare meglio la capacità dei treni, a distribuire le risorse in modo efficiente e a rendere più attraente il trasporto combinato - un passo importante per spostare il trasporto merci dalla strada alla ferrovia e per proteggere il clima".
Utilizzando una piattaforma dati centrale, i ricercatori hanno progettato algoritmi per la pianificazione dei carichi e l'ottimizzazione della rete, con risultati visualizzati attraverso un'interfaccia web. Il sistema combina la previsione della domanda basata sull'intelligenza artificiale con l'ottimizzazione matematica per garantire il pieno utilizzo dei treni, riducendo al contempo i movimenti delle gru e i trasbordi.
"L'integrazione dell'intelligenza artificiale e dell'ottimizzazione apre nuove possibilità per il trasporto combinato", ha spiegato il dott. Rafael Velásquez, Direttore Ottimizzazione e Integrazione di INFORM. "Le previsioni possono essere inserite direttamente nei modelli di ottimizzazione, in modo da caricare i treni in modo efficiente e gestire le reti in modo più affidabile".
Secondo Eva Savelsberg, Vicepresidente senior di INFORM, il successo di KIBA sta nella cooperazione: "Solo attraverso la stretta collaborazione tra industria e università è stato possibile raggiungere un risultato così innovativo. Costruire questo ponte è essenziale se vogliamo rimanere competitivi nell'innovazione dell'IA".
Con il completamento del progetto, i partner hanno gettato le basi per l'implementazione nel mondo reale. Le fasi successive comprendono la garanzia della qualità dei dati, lo scambio automatico di informazioni e i test dal vivo con i sistemi operativi. Il prototipo sviluppato è ora in fase di preparazione per l'utilizzo da parte dei gestori dei terminal e degli operatori del trasporto intermodale.
