HAMBURG / LONDON (IT BOLTWISE) – Die S-Bahn Hamburg setzt auf eine neue Technologie, die das Management von Bahnhöfen revolutionieren könnte. Mit dem System “DB Lightgate” wird eine präzise Auslastungsanzeige ermöglicht, die auf künstlicher Intelligenz basiert.
Die S-Bahn Hamburg hat mit der Einführung des Systems “DB Lightgate” einen bedeutenden Schritt in Richtung intelligenter Fahrgastinformation unternommen. Diese Technologie nutzt Lichtschranken, um die Auslastung von Zügen an Bahnhöfen zu messen. Dabei wird die einfallende Lichtmenge durch die Zugfenster analysiert, um die Anzahl der Passagiere zu bestimmen. Je mehr Menschen einsteigen, desto weniger Licht dringt durch die Fenster. Diese Daten werden dann von einer künstlichen Intelligenz verarbeitet, die in Verbindung mit historischen Daten präzise Vorhersagen zur Zugauslastung trifft.
Mit einer Prognosegenauigkeit von über 90 Prozent bietet “DB Lightgate” eine beeindruckende Leistung. Laut Julia Kuhfuß, der Projektleiterin, ist dies ein bedeutender Fortschritt für den Nahverkehr. In Hamburg sind bereits 88 Prozent der S-Bahnstationen mit diesem System ausgestattet, was die Stadt zu einem Vorreiter in der Nutzung smarter Bahnhofs-Technologien macht.
Auch Berlin zeigt Interesse an dieser Technologie und testet “DB Lightgate” an mehreren Standorten. Allerdings wird dort die künstliche Intelligenz noch nicht eingesetzt. Die Finanzierung erfolgt durch die lokale S-Bahn-Gesellschaft, was das Potenzial für eine breitere Einführung in der Zukunft unterstreicht.
Trotz der positiven Resonanz gibt es auch kritische Stimmen. Verkehrsforscher wie Andreas Knie schlagen alternative Methoden vor, wie die Nutzung von Kameraanalysen mit künstlicher Intelligenz. Diese Methode wird bereits an mehreren deutschen Bahnhöfen angewandt und könnte eine schnellere Informationsbereitstellung ermöglichen.
Fahrgastvertreter wie Karl-Peter Naumann sehen in “DB Lightgate” jedoch einen klaren Mehrwert für den Nahverkehr. Die Technologie ermöglicht es den Passagieren, rechtzeitig alternative Einstiegsplätze zu finden, bevor die Züge überfüllt sind. Dies könnte langfristig zu einer effizienteren Nutzung des öffentlichen Nahverkehrs führen.
Die Zukunft dieser Technologie bleibt spannend. Während Hamburg bereits große Fortschritte gemacht hat, bleibt abzuwarten, wie sich “DB Lightgate” in anderen Städten und im Fernverkehr etablieren wird. Die Möglichkeit, die Auslastung von Zügen präzise vorherzusagen, könnte das Reisen im Nahverkehr erheblich verbessern und neue Standards setzen.
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