Bern – Im Vergleich mit den Bahngesellschaften anderer Länder brauchen sich die SBB in Sachen Pünktlichkeit nicht zu verstecken. Allerdings dürfte der Transportbedarf weiter steigen. Damit es weiterhin rund läuft, soll nun ein Algorithmus helfen, die Fahrpläne zu optimieren.

Im Zuge eines Wettbewerbs rufen die SBB interessierte Programmierer dazu auf, Vorschläge einzureichen: Auf der Web-Plattform "CrowdAI" der ETH Lausanne (EPFL) bieten sie als ersten Preis 7000 Franken (6.145 Euro) für einen Algorithmus, welcher die SBB-Planerinnen beim Erstellen der Fahrpläne unterstützt. Der zweit- und drittbeste Vorschlag werden mit 5000 bzw. 3500 Franken prämiert.

Zugfahrpläne zu erstellen sei ein sogenanntes NP-schweres Problem, schreiben die SBB auf CrowdAI: Wenige Züge zu planen sei einfach, aber mit der Anzahl Züge explodiere die Komplexität. Und zwar, weil die Fahrpläne verschiedener Züge voneinander abhängig sind aufgrund von Anschlüssen, und weil Züge sich auf dem gleichen Gleis nicht überholen können.

Die Grenzen des Systems

Die derzeit bei den SBB verwendeten IT-Systeme leisteten nur begrenzte Unterstützung beim Planen, heißt es weiter – insbesondere beim Aufspüren und Lösen von Problemen. Da komme es auf das Wissen und die Erfahrung menschlicher Planer an, die aber mit zunehmender Anzahl Züge an ihre Grenzen stießen.

An einer kommerziellen IT-Lösung, die diese Lücke füllen könnte, fehlt es bisher. Ziel des Wettbewerbs sei daher, die bestehende interne Forschung mit neuen, innovativen Lösungsansätzen zu ergänzen, führten die SBB auf Anfrage der Keystone-SDA aus.

In diesem Bereich kooperieren die SBB mit verschiedenen Hochschulen und werden das auch in Zukunft tun. Der Ansatz, außerdem per Crowdsourcing nach Lösungen zu suchen, ermögliche es, "den Blick über den Tellerrand schweifen und uns inspirieren zu lassen".

Noch bleiben den Interessierten 88 Tage Zeit, um am Wettbewerb teilzunehmen. Es haben sich bereits 115 Personen angemeldet und bis am Montag sind bereits 19 Vorschläge eingereicht worden. (APA, 13.8.2018)