Deutsche Bahn (Germany)

Abstract The integration of artificial intelligence (AI) into safety-critical systems, where human operators remain central to decision-making, introduces various challenges that existing AI frameworks struggle to address comprehensively. Key concerns involve designing a socio-technical system that balances AI transparency, trust, and explainability with the imperative for robust and reliable decision-making. Presently, while numerous sector-specific solutions exist, a holistic framework that effectively integrates human expertise with AI capabilities remains absent, leaving critical gaps in system design, deployment, and oversight. This chapter proposes a multidisciplinary conceptual framework to enhance human-AI collaboration in critical infrastructures such as power grids, railways, and air traffic management. The different design steps were guided by the requirements of these industrial domains. The framework combines key design principles that support human cognition, leveraging insights from decision theory, mathematics, and specialized engineering domains to optimize AI-assisted decision-making. Furthermore, it embeds trustworthiness and risk assessment methodologies, using tools such as the Assessment List for Trustworthy Artificial Intelligence (ALTAI) tool to ensure compliance with ethical and regulatory requirements.

Ein zukunftsfähiger Bahnverkehr, der attraktiv, zuverlässig und leistungsstark ist, erfordert eine grundlegende Modernisierung des gesamten Systems. Nur durch tiefgreifende technologische Innovationen lässt sich das Ziel erreichen, zusätzliche Kapazitäten im Schienennetz zu schaffen und zugleich die Qualität – insbesondere die Pünktlichkeit –nachhaltig zu verbessern. Einen wesentlichen Beitrag dazu leisten digitale Stellwerke (DSTW), das European Train Control System (ETCS), automatisiertes Fahren (ATO) sowie ein integriertes Leit- und Bedienkonzept (iLBS). Die Digitalisierung des Bahnsystems geht dabei weit über einzelne technische Lösungen hinaus. Sie erfordert ein Umdenken in Prozessen, Strukturen und Schnittstellen – über Branchen- und Ländergrenzen hinweg. Hier kommt der Forschung eine entscheidende Rolle zu: Sie muss neue Konzepte entwickeln, Potenziale bewerten und damit die Grundlage für eine erfolgreiche Umsetzung in die Praxis schaffen. Vor diesem Hintergrund wurde am 24. September 2025 die Tagung SRSS in Darmstadt veranstaltet. Das Institut für Bahnsysteme und Bahntechnik der TU Darmstadt organisierte die Veranstaltung gemeinsam mit der DB InfraGO AG sowie dem Fachgebiet Bahnbetrieb und Infrastruktur am Institut für Land- und Seeverkehr der TU Berlin. Rund 85 Expert:innen aus Wissenschaft und Praxis nahmen teil, verfolgten die vielfältigen Vorträge und brachten ihre Perspektiven aktiv in Diskussionen ein. Unter dem Leitmotiv „Einfach Fahren! – Digitale Transformation im Spannungsfeld Automatisierung, europäische Standardisierung und schneller Rollout“ wurden zentrale Fragen zur Zukunft der Bahn intensiv beleuchtet. Zu Beginn der Tagung eröffnete Dr. Johann Pluy von der ÖBB-Infrastruktur AG mit seiner Keynote „Digitalisierung der Bahninfrastruktur – zwischen Vision und Umsetzung“ die Diskussion. Dabei gab er wertvolle Einblicke in aktuelle Entwicklungen sowie strategische Ansätze zur digitalen Transformation der Bahnwelt. Daran schlossen sich eine Vielzahl von Fachvorträgen an, die ebenfalls auf großes Interesse stießen. Der vorliegende Tagungsband enthält die Beiträge, die erfolgreich den Review-Prozess durchlaufen haben. Sie decken ein breites Spektrum aktueller Forschungs- und Anwendungsfelder ab und bieten sowohl wissenschaftliche Erkenntnisse als auch praxisnahe Lösungsansätze. Gerade bei komplexen Systemen ist die Standardisierung von entscheidender Bedeutung. In diesem Zusammenhang widmete sich Prof. Dr. Karl-Albrecht Klinge von der Hochschule Mainz in seinem Vortrag der Standardisierung von Konfigurations- und Diagnoseschnittstellen im Kontext des Digitalen Stellwerks. Neben der technischen Standardisierung rückt auch der Faktor Mensch in den Fokus, da dieser das DSTW über das iLBS bedient. Vor diesem Hintergrund präsentierte M.Sc. Felix Friedrich von der TU Darmstadt die Ergebnisse der Evaluation der Richtlinie 400 aus Sicht von Fahrdienstleitern. Da die Teilsysteme eines Gesamtsystems miteinander kommunizieren müssen, ist bei sicherheitsrelevanten Anwendungen wie der Bahn eine verlässliche Kommunikation unabdingbar. Mit diesem Thema befasste sich M. Sc. Lóránt Meszlényi von der Uni Passau und stellte Möglichkeiten der sicheren Kommunikation im Eisenbahnkontext vor. Zudem wurden methodische Ansätze zur Unterstützung der Infrastrukturplanung präsentiert. Dipl.-Ing. Johannes Elstner und B.Sc. Julius Bullinge von SIGNON stellten einen Algorithmus zur automatisierten Generierung der Darstellung von Spurplänen vor. Daran anschließend zeigte Konstantin Geist von der Hochschule Mainz, wie Prognosemodelle für Bahnübergangschließungen dazu beitragen können, dass Rettungskräfte schneller am Unfallort eintreffen. Neben algorithmischen Ansätzen rückten auch neue Sensortechnologien in den Fokus. Dr.-Ing. Christian Robl von M2C und Dip. Oec. Michael Osterkamp von Progress Rail stellten in ihrem Vortrag den Einsatz von LiDAR- Systemen an infrastrukturseitigen Checkpoints vor. Einen praxisnahen Blick auf den Bahnbetrieb boten zudem Prof. Dr. Niclas Zeller von der Hochschule Karlsruhe und Dipl.-Ing. Andreas A. Freese von DB Systel, die eine 3D- Rekonstruktion aus Streckenvideos vorstellten. Diese ermöglicht es, präzise Modelle der Schieneninfrastruktur zu erstellen und so die reale Umgebung digital nachzubilden. Analog zur Entwicklungsphase sicherheitsrelevanter Systeme wurde zum Abschluss der Tagung das Thema Validierung und Verifizierung aufgegriffen. Dipl.-Ing. Susanne Wunsch von der TU Dresden zeigte in ihrem Vortrag, wie eine systematische Kartierungsstudie dazu beitragen kann, innovative Lösungsansätze für die aktuellen Herausforderungen bei der Validierung und Verifizierung von Projektierungsdatensätzen der Leit- und Sicherungstechnik zu entwickeln. Die in diesem Tagungsband versammelten Beiträge verdeutlichen die thematische Breite und die Dynamik der aktuellen Entwicklungen. Sie machen zugleich sichtbar, welche Impulse die Branche in den kommenden Jahren bewegen werden.

This study investigates the effectiveness of Artificial Intelligence (AI) and Deep Learning (DL) tools in enhancing academic journal writing skills among students in the Arabic Language Education program at UIN Maulana Malik Ibrahim Malang. Utilizing a mixed-methods approach within a quasi-experimental design, the research involved 90 final-year students divided into experimental and control groups. The intervention group employed AI-based tools such as ChatGPT, Grammarly, and Quilbolt throughout the writing process, while the control group relied on conventional methods. Data were collected through pre-test and post-test assessments, reflective journals, and structured questionnaires. Quantitative results showed a statistically significant improvement in writing performance among students who used AI tools, with large effect sizes (Cohen’s d > 1.0). Qualitative findings revealed that students engaged critically with AI outputs, valued teacher feedback, and developed ethical awareness regarding authorship and originality. The integration of AI tools also increased student confidence, enhanced writing fluency, and promoted autonomous learning. However, limitations in semantic precision and rhetorical fit especially in theology-specific content necessitated human revision. These findings affirm the role of AI as a cognitive scaffold in academic writing and highlight the need for culturally responsive, ethically guided AI integration in language teacher education.Keywords: Artificial Intelligence, Academic Writing, Deep Learning, Arabic Education, Cognitive Scaffold

This article reports on new findings on integrative and complementary medicine published in 2024. The implementation of guidelines for the management of pain in cancer patients is discussed. Then, a literature review is presented, that aims to clarify the role of complementary approaches in the management of chemotherapy-induced nausea and vomiting and provides a concrete example of how recommendations are established. Finally, a meta-analysis focusing on the efficacy of Echinacea in the treatment of upper respiratory tract infections is summarized. These articles illustrate the complexity of the path from science to practice and underscore the importance of identifiable centers of reference to support the dissemination of knowledge to health care professionals and promote broad patient access to well-coordinated therapies.

Wind energy development is a key component of climate change mitigation. However, birds collide with wind turbines, and this additional mortality may negatively impact populations. Collision risk could be reduced by informed selection of turbine dimensions, but the effects of turbine dimensions are still unknown for many species.As analyses of mortality data have several limitations, we applied a simulation approach based on flight height distributions of six European raptor species. To obtain accurate flight height data, we used high-frequency GPS tracking (GPS tags deployed on 275 individuals). The effects of ground clearance and rotor diameter of wind turbines on collision risk were studied using the Band collision risk model.Five species had a unimodal flight height distribution, with a mode below 25 m above ground level, while Short-toed Eagle showed a more uniform distribution with a weak mode between 120 and 260 m. The proportion of positions within 32–200 m ranged from 11 % in Marsh Harrier to 54 % in Red Kite.With increasing ground clearance (from 20 to 100 m), collision risk decreased in the species with low mode (−56 to −66 %), but increased in Short-toed Eagle (+38 %). With increasing rotor diameter (from 50 to 160 m) at fixed ground clearance, the collision risk per turbine increased in all species (+151 to +558 %), while the collision risk per MW decreased in the species with low mode (−50 % to −57 %).These results underpin that wind turbine dimensions can have substantial effects on the collision risk of raptors. As the effects varied between species, wind energy planning should consider the composition of the local bird community to optimise wind turbine dimensions. For species with a low mode of flight height, the collision risk for a given total power capacity could be reduced by increasing ground clearance, and using fewer turbines with larger diameter.

Karlleuite, ideally Ca2MnO4, is a newly approved accessory mineral found in the xenolith sample within the basaltic lava from the Caspar quarry, Bellerberg volcano, Eifel, Germany. It usually occurs as thin tabular/plate crystals, which range from 40 to 80 μm in diameter, and is associated with other members of the perovskite supergroup such as srebrodolskite, brownmillerite, sharyginite, perovskite, and lakargiite distributed within rock-forming minerals represented by reinhardbraunsite, fluorellestadite, fluorapatite, larnite, gehlenite, and several hydrated Ca aluminosilicates. Karlleuite crystals are brown with sub-metallic lustre, a light brown streak, and a good cleavage along (001). It is non-fluorescent, brittle and has an uneven fracture, a Mohs hardness of 3.5 and calculated density Dx = 3.79 g/cm3. The empirical formula of the holotype karlleuite calculated based on O = 4 atoms per formula is (Ca1.97Ce3+0.06)2.03(Mn4 + 0.39Ti0.36Fe3+0.19Al0.09)1.03O4, which shows that it is a multicomponent phase characterised by various substituents at the octahedral site. Karlleuite is tetragonal I4/mmm (no. 139), with a = 3.7683(2) Å, c = 11.9893(8) Å, V = 170.254(17) Å3, and Z = 2. The calculated strongest lines in the X-ray powder diffraction pattern are [d in Å (I) hkl]: 5.995 (43), 2.742 (100), 2.665 (91), 2.023 (25), 1.998 (28), 1.884 (61), 1.553 (38), 1.371 (24). The new mineral is the first natural phase which exhibits a first order of Ruddlesden-Popper type structure, which indicates a modular nature and consists of Ca(Mn, Ti, Fe, Al)O3 perovskite layers, packed between CaO rock-salt layers arranged along the c-axis. Raman spectroscopy supports the interpretation of the chemical and structural data. Mineral association, structural data, as well as the study of the synthetic Ca-Mn-O system suggest that karlleuite could form under high-temperature conditions, above 1000˚C.