05.02.2019

A1 und ÖBB Rail Cargo Group machen Güterzüge “intelligent”

Im Güterzugbereich gibt es in Sachen Digitalisierung noch einiges an Potenzial. Das will die Rail Cargo Group (RCG) der ÖBB nun gemeinsam mit A1 im Projekt SmartCargo ausschöpfen.
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SmartCargo - RCG und A1
(c) David Payr / RCG

Etwa ein Fünftel des Güterverkehrsaufkommens lief in Österreich 2017 laut Statistik Austria über die Schiene. Dabei ging es um ein Volumen von mehr als 100 Millionen Tonnen. Naturgemäß ist der Güterzug vor allem bei mittleren und längeren Strecken das Transportmittel der Wahl. Nicht nur in Österreich, sondern in ganz Europa zählt die Rail Cargo Group (RCG) der ÖBB mit einem aktuellen Jahresumsatz von 2,2 Milliarden Euro und jährlich rund 115 Millionen beförderten Tonnen zu den führenden Unternehmen in der Sparte. Diese Position will man nun in einer Kooperation mit A1 mit dem Projekt SmartCargo ausbauen.

+++ Craftworks und ÖBB: “Ohne Daten bringen die besten Algorithmen nichts” +++

13.700 smarte Güterwagons

In Sachen Digitalisierung gibt es im Güterzug-Bereich noch einiges an Potenzial. SmartCargo soll nun für “intelligente” Güterzüge sorgen. Spezielle Telematik an den RCG-Waggons soll unter anderem umfassenden Transportinformationen für Kundinnen liefern und eine deutlich verbesserte und effizientere Wartungskoordination ermöglichen. Konkret sollen bis Ende 2020 RCG-Güterwagen über Positionserkennung, Bewegungssensorik und Stoßerkennung verfügen. Zusätzlich wird von A1 und RCG eine gemeinsame IT-Plattform entwickelt. Im Rahmen erster Tests werden aktuell rund 300 Wagen mit SmartCargo ausgestattet. in weiterer Folge sollen an rund 13.700 RCG-Waggons SmartCargo Devices angebracht werden.

SmartCargo: Integration über Unternehmensgrenzen hinaus

Dabei liefert der Positionssensor die genauen GPS-Koordinaten des Wagens in vordefinierten Intervallen. Ein weiterer Sensor sorgt unabhängig vom GPS-Empfang für zuverlässige Bewegungserkennung, während der 3D-Beschleunigungssensor zur Stoßerkennung und Überwachung des Transports empfindlicher Güter dient. Darüber hinaus kann das System mittels Geofencing eine Sofortmeldung beim Überschreiten vorab festgelegter Zonen, wie etwa Landesgrenzen, senden. Bei fehlender Netzabdeckung zur Datenübertragung verfügt die Hardware außerdem über eine SMS-Rückfallebene. Über die IT-Plattform wird auch die Integration von Fremdwagen, die im Zugverband sind, jedoch nicht im Eigentum der RCG stehen, möglich sein. (PA/red)

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CTO Sebastian Baron, CEO Simon Valverde, Co-Founderin Helene Herrmann (c) Twine

Künstliche Intelligenz vereinfacht uns das Leben in vielen Bereichen und könnte uns in mancher Hinsicht sogar ersetzen. Bald wird KI möglicherweise in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und nachzuahmen. Doch kann KI auch zwischenmenschliche Beziehungen einschätzen und für uns sogar das „Perfect Match“ finden?

Dieser Herausforderung nimmt sich Gründer und CEO Simon Valverde mit seinem PsyTech-Startup Ascalon an. Zusammen mit Kommiliton:innen entwickelte er während des Studiums die App Twine, die auf einer Matching-AI basiert. Durch die Verbindung von Psychologie und KI soll Twine Menschen zusammenbringen, die wirklich gut zueinander passen. Im Interview mit brutkasten gibt Simon Valverde einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich hinter PsyTech verbergen.

Twine fokussiert sich auf Hobbys und Interessen

Die Entstehungsgeschichte von Twine begann in einem Studentenwohnheim in Salzburg, entstanden aus der Frustration, keine:n passende:n Partner:in für bestimmte Aktivitäten gefunden zu haben. Jede:r kennt das Problem: Man will ein Hobby oder Interesse teilen, aber im eigenen Umfeld findet sich niemand. Außerdem fiel dem Freundeskreis auf, dass Menschen generell immer weniger soziale Beziehungen eingehen würden.

Seit Oktober dieses Jahres kann das zehnköpfige Team aus Psychologie- und Data-Science-Studierenden oder -Absolvent:innen nun endlich sein Produkt präsentieren: Twine ist eine App, über die man durch gemeinsame Interessen und Freizeitaktivitäten neue Leute kennenlernen kann – „ohne Aufwand und mit der Gewissheit, dass man sich versteht“.

Hinter Twine steckt ein eineinhalb Jahre lang optimiertes Matching-AI-Modell. Sein Ziel war es, einen “Algorithmus zu entwickeln, der Leute zueinander bringt, die zueinander passen“, erklärt CEO Simon Valverde.

KI soll zwischenmenschliche Beziehungen verstehen

Das Besondere an Twine: Die Matches basieren auf psychologischen Erkenntnissen und werden mithilfe von KI ausgewählt. Das zugrunde liegende KI-Modell funktioniert wie folgt: Bei der Anmeldung beantwortet man einen Fragebogen, auf dessen Basis ein persönliches Charakterprofil erstellt wird. Dazu werden Informationen über die Persönlichkeit und Interessen der jeweiligen Person erhoben. Vor allem die Erwartungen und Bedürfnisse sind nach den Erkenntnissen der Sympathieforschung entscheidend für die zwischenmenschlichen Beziehungen. „Persönlichkeitsmerkmale müssen in Beziehungen gar nicht perfekt übereinstimmen,“ erklärt Valverde, der selbst Psychologie, Data Science und Wirtschaft in Salzburg studiert hat.

Die KI lernt kontinuierlich dazu: sie verarbeitet die Fragebögen sowie das Verhalten, die Interaktionen und das Feedback der Nutzer:innen, um immer besser zu erkennen, welche Eigenschaften und Erwartungen zusammenpassen. Bei einem Match erhält man einen individualisierten Text, der erklärt, warum die andere Person gut zu einem passt.

Das Twine-Team arbeitet aktuell an neuen Funktionen für die App. Zukünftig wird es möglich sein, eine ganze Gruppe für gemeinsame Aktivitäten zu finden oder die bestehende Freundesgruppe zu erweitern. Durch den Vergleich mit bestehenden Freundschaften soll die KI künftig noch besser verstehen, wie zwischenmenschliche Beziehungen funktionieren.

Startup möchte mit psychologischem KI-Modell in B2B-Bereich

Twine verzeichnet bereits erste Erfolge: Seit dem Start am 1. Oktober zählt die Matching-App 300 aktive Nutzer:innen, vorwiegend aus der Boulder-Community in Salzburg.

Aktuell wird das Projekt noch aus eigenen Mitteln finanziert, doch das Team hofft auf Investoren, um die Matching-KI weiter zu verbessern. „Diese App ist jedoch nur ein erster Schritt, um Social-AI-Modelle in einem realen Umfeld zu testen und weiterzuentwickeln,“ erklärt Valverde. Twine konzentriert sich derzeit vor allem auf den Customer-Proof und die Datensammlung, um das KI-Modell für den B2B-Bereich zu optimieren. Das langfristige Ziel sei es, einer KI das “soziale Judgement eines Psychologen” anzutrainieren. Diese Fähigkeit könne in vielen Bereichen Anwendung finden, etwa bei der Suche nach passenden Mitarbeiter:innen. Langfristig plant das Startup Ascalon, diese psychologischen KI-Modelle im B2B-Sektor zu monetarisieren.

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