Le projet KIBA pour l’IA dans le transport combiné est terminé

Après trois ans de recherche et de développement intensifs, le projet KIBA – Intelligence Artificielle et modèles d’optimisation de chargement discrets pour l’augmentation de l’utilisation dans le transport combiné a été mené à bien avec succès. Sous la direction de Kombiverkehr KG et avec la participation de la Deutsche Umschlaggesellschaft Schiene - Straße (DUSS), de l’Université Goethe de Francfort-sur-le-Main, d’INFORM, de KombiConsult, de l’Université Technique de Darmstadt et de VTG, un démonstrateur pour un système de contrôle de capacité de réseau et d’optimisation de chargement de train a été développé.

​​​​​​​​​L’objectif du projet était d’augmenter l’efficacité, la sécurité et la durabilité du transport ferroviaire de marchandises en utilisant des méthodes d’intelligence artificielle (IA) et d’optimisation mathématique. Soutenus par une base de données centrale, des méthodes d’optimisation de réseau et de planification de chargement de train ont d’abord été développées, dont les résultats sont présentés de manière compréhensible pour les utilisateurs via une visualisation web. Le projet a été financé par le ministère fédéral des Affaires numériques et de la modernisation de l’État (anciennement ministère fédéral des Affaires numériques et des Transports).

« Avec KIBA, nous avons montré comment l’IA peut rendre le transport ferroviaire de marchandises plus performant. Les prototypes développés contribuent à mieux utiliser les capacités des trains, à utiliser les ressources de manière plus efficace et à rendre le transport combiné plus attrayant. C’est une contribution importante à la délocalisation du transport routier vers le ferroviaire et donc aussi à la protection du climat », souligne le directeur général de Kombiverkehr, Heiko Krebs.

Les modèles développés pour la planification de chargement de train garantissent que les capacités des trains en termes de poids et de longueur de chargement sont exploitées au maximum, que les trajets de grue et les opérations de transbordement sont réduits et que de nombreuses variables sont prises en compte de manière automatisée et simultanée. La planification du réseau combine des prévisions de trafic basées sur l’IA avec une optimisation mathématique pour répartir les unités de chargement de manière à ce que les trains soient optimaux et que les transports atteignent leur destination avec des temps de trajet courts et peu d’échanges.

La connexion entre l’IA et l’optimisation ouvre de nouvelles possibilités

« La connexion entre l’IA et l’optimisation ouvre de tout nouveaux horizons dans le transport combiné. Les prévisions de réservations pour le transport d’unités de chargement peuvent être directement intégrées dans des procédures d’optimisation, permettant ainsi de charger efficacement les trains et de gérer les réseaux de manière plus stable. Cela crée une approche pratique qui soutient directement les systèmes opérationnels et augmente la performance du transport ferroviaire de marchandises », explique Dr. Rafael Velásquez, directeur de l’optimisation et de l’intégration chez INFORM.

KIBA représente non seulement un progrès pour le transport combiné, mais symbolise également un pont entre la théorie et la pratique. « La collaboration étroite entre Kombiverkehr, INFORM, DUSS, KombiConsult et les deux universités a été le facteur clé de succès du projet. Ce n’est qu’en combinant les différentes compétences que nous avons pu obtenir un résultat aussi innovant », déclare Krebs. « En tant qu’entreprise qui a elle-même vu le jour il y a plus de 55 ans grâce à la recherche, il nous tient à cœur de créer un pont entre les universités et l’industrie. En particulier dans le domaine de l’IA, nous voyons ici un grand besoin pour faire face à la pression internationale de l’innovation », ajoute Dr. Eva Savelsberg, vice-présidente senior et membre de la direction chez INFORM.

Des étapes supplémentaires nécessaires pour une utilisation productive

Avec la conclusion du projet, une base importante a été posée pour tester davantage les solutions développées dans la pratique et les intégrer dans les systèmes existants. Des étapes supplémentaires sont nécessaires pour une utilisation productive, notamment la garantie de données de qualité, l’automatisation de l’échange d’informations et la réalisation de tests en direct avec les systèmes productifs respectifs. Le prototype développé dans le cadre du projet est désormais préparé pour une utilisation prochaine par les opérateurs de terminaux et les opérateurs dans le transport ferroviaire de marchandises.

Photo: © Kombiverkehr