Jugend forscht: Theo erfindet Pünktlichkeitsvorhersage für die deutsche Bahn
Diese Erfindung von Theo aus Bayern erleichtert euren Arbeitsweg. Mit Hilfe des "Deutsche Bahn" Rankingsystems lassen sich Abfahrtzeiten besser bestimmen.
Leider hat unsere liebe Deutsche Bahn nicht den besten Ruf, wenn es um das Thema Pünktlichkeit und Zuverlässigkeit geht. Diesen Knackpunkt hat sich Theo aus Augsburg in seinem Projekt "Bahnvorhersage.de" vorgenommen und damit große Chancen bei Jugend forscht zu gewinnen. Vor allem in Situationen, in denen ihr dringend umsteigen müsst, wäre es äußerst praktisch, rechtzeitig über drohende Verspätungen informiert zu werden. Genau das ermöglicht die KI-Software von Theo Döllmann.
So funktioniert der Verbindungsscore für Zugverbindungen
Sobald ihr eine konkrete Zugverbindung eingebt, berechnet die Software innerhalb kürzester Zeit das Verspätungsrisiko für eure zukünftigen Verbindungen und ob die Gefahr besteht, den Anschlusszug zu verpassen – sogar für Zugfahrten, die erst in einigen Tagen starten. Die Bahn-Vorhersage könnt ihr euch als ein zuverlässiges Bewertungssystem vorstellen, das für Zugverbindungen innerhalb Deutschlands eine Verbindungspunktzahl ermittelt. Diese Bewertung einzelner Bahnen gibt euch Aufschluss über die Sicherheit der Anschlüsse einer Zugverbindung.
- Eine hohe Punktzahl deutet darauf hin, dass voraussichtlich alle Anschlusszüge erreicht werden.
- Wenig Punkte weisen darauf hin, dass möglicherweise nicht alle Anschlusszüge erreichbar sind.
Keine absolute Gewissheit: Verbindungsscore als Hinweis, nicht als Garantie
Allerdings solltet ihr beachten, dass eine hohe Verbindungspunktzahl (oder ein Score wie er auf der Seite genannt wird) keine Garantie dafür ist, dass die Verbindung einwandfrei funktioniert. Die Webseite bietet dieselben Zugverbindungen wie die offizielle Bahnseite oder der DB Navigator an. Zusätzlich zur Information der Deutschen Bahn wird euch auf der Seite der Verbindungsscore angezeigt, der auf Zugverspätungsvorhersagen eines Machine Learning Modells und der Umsteigezeit basiert.
Die Seite lernt mit Hilfe von KI
Um das Machine Learning Modelle zu trainieren, werden seit Oktober 2020 in Echtzeit Abfahrtszeiten von Zügen erfasst. Die Datenbank umfasst mittlerweile mehr als 5 Millionen Datenpunkte.
Aus diesen gesammelten Zugverspätungen kann die KI Tendenzen heraus nehmen. Je weiter ein Zug fährt, desto mehr Verspätungen sammelt er durchschnittlich.
Theo Döllmann
Dabei wird auf historische Verspätungsdaten der letzten sechs Wochen ab dem heutigen Tag für das Training geachtet. Diese Modelle werden täglich aktualisiert und weiterentwickelt. Weitere detaillierte Informationen sind in den Langfassungen für Jugend-Forscht verfügbar.