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Artificial intelligence for railroads: Potential and challenges for application

Sinnemann, Jannis und Franzen, Julian und Meirich, Christian und Baasch, Benjamin und Roth, Michael (2023) Artificial intelligence for railroads: Potential and challenges for application. ETR - Eisenbahntechnische Rundschau, 2023, Seiten 22-24. DVV Media Group. ISSN 0013-2845.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
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Offizielle URL: https://www.eurailpress.de/magazine.html

Kurzfassung

It is clear that AI methods have a great deal to contribute to the solution of relevant problems. Realistic expectation management for AI solutions is important for a productive compromise between the extreme “AI can solve everything” and “AI is unusable” positions. AI tools should therefore not be considered in isolation, but approached as an effective tool that can harmonize with other methodologies. This secures a connection to established procedures and enhances acceptance by stakeholders. It is also clear that there is a need of guidelines and procedures for approving AI algorithms, especially in safety-critical applications. Since the capabilities and reliability of AI methods will continue to grow in the future, it is important to start preparing for their use by initiating suitable approval procedures.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/197606/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Artificial intelligence for railroads: Potential and challenges for application
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Sinnemann, Jannisj.sinnemann (at) reuschling.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Franzen, Julianj.franzen (at) reuschling.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Meirich, ChristianChristian.Meirich (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0105-345XNICHT SPEZIFIZIERT
Baasch, BenjaminBenjamin.Baasch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1970-3964NICHT SPEZIFIZIERT
Roth, MichaelM.Roth (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4812-346XNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Oktober 2023
Erschienen in:ETR - Eisenbahntechnische Rundschau
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Band:2023
Seitenbereich:Seiten 22-24
Verlag:DVV Media Group
Name der Reihe:ETR - International
ISSN:0013-2845
Status:veröffentlicht
Stichwörter:KI, AI, railway operations, rail vehicles, rail infrastructure
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Schienenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V SC Schienenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - INTRA - Infrastruktur und Transformation
Standort: Berlin-Adlershof , Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik
Institut für Verkehrssystemtechnik > Design & Bewertung von Mobilitätslösungen, BS
Institut für Verkehrssystemtechnik > Informationsgewinnung und Modellierung, BA
Institut für Verkehrssystemtechnik > Informationsgewinnung und Modellierung, BS
Hinterlegt von: Meirich, Dr.-Ing. Christian
Hinterlegt am:29 Sep 2023 14:25
Letzte Änderung:29 Sep 2023 14:25

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