this post was submitted on 19 Jun 2023
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Wirkt jetzt erstmal wie eine vernünftige KI Anwendung Züge danach zu priorisieren welchen Einfluss ihre Verspätung auf das gesamt Netz hätten. Ist halt schade das trotzdem nicht die Ursache (mangelnder Ausbau, Wartung...) der Verspätungen effektiver angegangen werden können.
So, wie das im Artikel beschrieben ist, klingt das technisch gesehen eher nach einem Optimierungssystem als einer "KI". Ersteres erscheint mir eine sinnvolle technische Anwendung, wenn ein stabiles und erwartbares System mit bekannten Parametern vorliegt, wie das für ein Schienennetz der Fall ist. Aber zweiteres verkauft sich halt einfach besser.
Der Beschreibung nach klingt das stark nach einem klassischen "Model Predictive Control"-Verfahren (was aber aufgrund der Vagheit des Artikels schwer zu verifizieren ist).
Bei so einem Verfahren wird ein Optimierungsproblem gelöst der Form "Welche Aktionen muss ich jetzt durchführen, damit die Güte des Verhaltens in den Nächsten t Zeitschritten möglichst gut ist". Das ist dann ein Optimierungsproblem mit endlich vielen Variablen, wo dann Löseverfahren drauf geschmissen werden können (wie sie für NP-schwere Probleme häufig verwendet werden).
Insgesamt also: Ja, sehe ich genau wie du. Diese Model Predictive Control Algorithmen gibt es weit vor der aktuellen KI-Welle. Je nach Definition ist aber so ziemlich alles KI, und dann passt es wieder.