Über das Projekt

Intelligentes Wissen als Grundlage für einen effizienten Bahnsektor

Der europäische Eisenbahnsektor ist durch hochkomplexe technische Standards, umfangreiche regulatorische Vorgaben und eine Vielzahl beteiligter Akteure geprägt. Regelwerke wie die TAF/TAP-TSI, nationale Auslegungen sowie ergänzende Richtlinien stellen Unternehmen, Infrastrukturbetreiber und Behörden vor erhebliche Herausforderungen. Wissen ist zwar vorhanden, jedoch häufig fragmentiert, schwer zugänglich und stark von individuellem Expertenwissen abhängig.

BrainTrainAI setzt genau an diesem Punkt an. Ziel des Projekts ist es, regulatorisches und technisches Wissen mithilfe künstlicher Intelligenz systematisch aufzubereiten, zu verknüpfen und kontextbezogen bereitzustellen. Anwender:innen sollen komplexe Anforderungen nicht mehr mühsam recherchieren oder interpretieren müssen, sondern erhalten präzise, erklärbare und nachvollziehbare Antworten direkt aus den relevanten Regelwerken.

Das Projekt verbindet moderne KI-Methoden mit domänenspezifischem Fachwissen aus dem Eisenbahnsektor.

Zielsetzung

Ziel von BrainTrainAI ist die Entwicklung eines interaktiven, KI-gestützten Wissensmanagement- und Validierungssystems für den Eisenbahnsektor. Das System soll komplexe technische und regulatorische Informationen nicht nur speichern, sondern aktiv nutzbar machen.

Technologischer Ansatz

BrainTrainAI kombiniert verschiedene KI-Methoden, um regulatorisches Wissen maschinenlesbar, erklärbar und anwendungsnah aufzubereiten. Zentrale Bausteine sind Natural Language Processing (NLP), Wissensgraphen und regelbasierte Validierungsmechanismen.

Regelwerke wie TSI-Dokumente, XSD-Schemata, Codelisten und ergänzende Richtlinien werden strukturiert erfasst und in einer Wissensbasis miteinander verknüpft. Änderungen zwischen Versionen können automatisch erkannt und nachvollziehbar dargestellt werden. Ein Governance-Modul stellt sicher, dass Regelstände, Auslegungen und Prüflogiken transparent versioniert sind.

Die KI-Komponente ermöglicht es Nutzer:innen, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen. Antworten werden nicht generisch formuliert, sondern mit konkreten Regelverweisen, Kontextinformationen und Begründungen versehen. Dadurch bleibt die fachliche Nachvollziehbarkeit jederzeit gewährleistet.

Im Projektverlauf wird BrainTrainAI iterativ entwickelt und gemeinsam mit Anwender:innen aus dem Eisenbahnsektor erprobt. Nutzerfeedback fließt kontinuierlich in die Weiterentwicklung ein.

Vertiefender Kontext

Die Rückmeldungen aus dem Projektumfeld zeigen, dass insbesondere die Kombination aus Automatisierung und Erklärbarkeit einen Mehrwert darstellt. BrainTrainAI ersetzt keine fachliche Verantwortung, sondern unterstützt Expert:innen dabei, Wissen effizienter zu nutzen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ergebnisse und erwartete Lösungen

Am Ende des Projekts liegt mit BrainTrainAI ein funktionsfähiger Demonstrator einer KI-gestützten Wissens- und Validierungsplattform vor. Das System zeigt, wie regulatorisches Wissen strukturiert, erklärt und operativ nutzbar gemacht werden kann. Zu den Ergebnissen zählen eine konsolidierte Wissensbasis für TSI-relevante Regelwerke, ein interaktives KI-Dialogsystem, automatisierte Validierungs- und Governance-Funktionen sowie erste Praxiserfahrungen aus Pilotanwendungen.