Thema: Digitalisierung, Stand: 31.05.2021

Pilotstudie für ein KI-gestütztes Einwendungsmanagement

Beschreibung

Das Eisenbahn-Bundesamt (EBA) ist die zuständige Planfeststellungsbehörde für Eisenbahnen des Bundes. Ein Bestandteil des Planfeststellungsprozesses ist die Erhebung von Einwendungen durch Betroffene sowie die Abgabe von Stellungnahmen durch Träger öffentlicher Belange. Dabei fallen strukturell heterogene Datenmengen in Textform an, deren Bearbeitung einen ressourcenintensiven Prozess bezüglich Personal, Zeit und Kosten darstellt. Beispielsweise bearbeitete das EBA im Jahr 2019 über 130 Planfeststellungen mit im Mittel mehreren Tausend Einwendungen und zugehörigen Stellungnahmen. Maschinelle Textverarbeitung (MTV) ermöglicht hier potentiell eine bedeutende Beschleunigung, wodurch Mitarbeiter entlastet werden und effektiver arbeiten können.

Ziel

Ziel des Projekts ist eine erste Eruierung und Evaluierung von maschinellen Lernverfahren für das Management von Einwendungen im Rahmen von Planfeststellungsverfahren für Betriebsanlagen der Eisenbahn. Erfahrungsgemäß beinhalten die dabei anfallenden Einwendungen und Erwiderungen wiederkehrende Argumentationsstrukturen für potentielle Folgen des zu planenden Verfahrens, die Themen wie z. B. den Umweltbelangen oder der Lärmbelastung zugeordnet werden können.
Dieser manuell durchgeführte Prozess soll durch KI-basierte Lernverfahren zum Teil automatisiert werden, indem Argumentationsweisen angelernt, Einwände klassifiziert und Erwiderungen bewertet werden.

Laufzeit, Auftragnehmer

Dauer des Projekts: 7 Monate
Projektstart: Ende Mai 2021 | Das Projekt wurde erfolgreich abgeschlossen.
Auftragnehmer: Sopra Steria SE

Ergebnisverwendung

Die Ergebnisse sollen als Pilotprojekt für eine folgende ganzheitliche teilautomatisierte Bearbeitung von Einwendungen dienen.
Der Forschungsbericht wird zeitnah hier veröffentlicht.