Machine Learning: Der Fahrplan optimiert sich selbst nach wenigen Minuten

Andrea Holenstein · 5 min · 21.01.2019

Das kleine Team des Start-ups Aspaara Algorithmic Solutions AG hat im Januar den zweiten Platz in einem internationalen Wettbewerb der SBB gewonnen. Aspaara hat einen Algorithmus für eine „so gut wie perfekte Fahrplan-Lösung“ entwickelt, mit der sich der Fahrplan selber optimiert. Braucht es da überhaupt noch Planerinnen und Planer? Was können „Lernende Maschinen“? Und was haben wir Menschen den Computern (noch) voraus? Ein Gespräch mit Alexander Grimm, CEO und Co-Founder des Jungunternehmens Aspaara, das im Zürcher Technopark zu Hause ist.

Die Beiden Gründer von Aspaara, Kevin Zemmer (links) und Alexander Grimm (rechts)

 

Euer Start-up Aspaara Algorithmic Solutions AG hat gerade den zweiten Preis in einem internationalen Wettbewerb gewonnen, den die SBB ausgeschrieben hatte. Herzlichen Glückwunsch! Worum ging es dabei und was war an eurer Lösung besonders?

Danke! Ja, das war eine sehr gute Leistung unseres effizienten Teams! Die hohe mathematische Komplexität machte die Challenge auch aus wissenschaftlicher Sicht zu einer spannenden Herausforderung. Einfach waren die Wettbewerbsregeln auch nicht gerade: Die zur Verfügung stehenden Rechenkapazitäten waren limitiert, die inhaltlichen Voraussetzungen unverrückbar und der Zeitdruck war hoch. Unser Team hat einen völlig neuen Planungs-Algorithmus für den Fahrplan der SBB entwickelt, auf die Bedürfnisse der SBB massgeschneidert. Dieser Algorithmus errechnet anhand eines mehrstufigen Optimierungsverfahrens eine so gut wie perfekte Fahrplan-Lösung. Der Algorithmus kann sogar auf spontane oder wenig vorhersehbare Veränderungen und Ereignisse reagieren. Der Fahrplan optimiert sich selbst nach wenigen Minuten, die Rechenzeit ist sehr kurz. Wir sind ein kleines, kreatives Team und haben in nur drei Monaten weltweit über 400 IT-Experten und -Unternehmen ausgestochen. Das macht schon sehr stolz!

 

Was waren die besonderen Herausforderungen?

Die besondere Herausforderung liegt darin, dass Züge keine Autos sind, sie können sich nicht überholen. Züge haben unterschiedliche Prioritäten und spezifische Eigenschaften, d.h. ein TGV zum Beispiel hat Vorrang vor einer S-Bahn. Bereits die kleinste Störung auf einer Strecke zieht eine Kette von Folgeereignissen nach sich: Verpasste Anschlüsse, lange Wartezeiten für die Fahrgäste, finanzielle Ausfälle. Die ideale Lösung zu finden, das war unsere Herausforderung.

 

Was für Probleme löst Aspaara, ausser denen der SBB?
Wir erarbeiten algorithmische Lösungen, die dabei helfen, komplexe Aufgaben bei der Schicht- oder Zeitplanung, sowie im Logistikmanagement zu lösen. Das kann zum Beispiel die Unterrichtsplanung kombiniert mit dem Lehrkräfteeinsatz und der Zimmerbelegung einer Nachhilfeschule sein. Oder der Bereich Aircraft Ground Handling (Bodenabfertigung für Flugzeuge) am Flughafen Zürich. Flugzeuge beispielsweise kommen eigentlich nie genau pünktlich an, das macht eine effektive Planung basierend auf dem statischen Flugplan sehr schwierig, denn die ist eigentlich immer falsch. Unser System verbindet daher eine vorausschauende Planung mit einer selbstlernenden Optimierungssoftware. So konnten wir in einer Langzeitstudie knapp 5% an falsch geplanten Personalkosten einsparen.

 

Du bist Physiker, dein Mitgründer, Kevin Zemmer, ist Doktor der Angewandten Mathematik. Beide habt ihr an der ETH studiert. Auf den ersten Blick seid ihr typische Vertreter des sogenannten Elfenbeinturms, weit weg von der Praxis. Nun löst ihr ganz praktische Probleme. Sind Mathematiker und Physiker die neuen Unternehmer?

Mit Messungen die Welt zu verstehen, das ist eigentlich ein ganz klassisches Betätigungsfeld für Physiker wie ich einer bin. Neu ist seit einigen Jahren der stärkere Bezug zur Wirtschaft, da auch hier immer mehr Daten anfallen, die ausgewertet werden müssen. Mathematiker – wie zum Beispiel mein Mitgründer Kevin Zemmer – helfen dann, die betriebswirtschaftlichen Herausforderungen mathematisch zu formulieren und zu verstehen. Und so tragen wir mit unserem datengetriebenen Optimierungsverfahren gemeinsam zur Lösung betriebswirtschaftlicher Probleme bei. Wir sind übrigens Mitglied in der Swiss Alliance for Data-Intensive Services. Hier geht es darum, unabhängig von Beruf, Ausbildung und Arbeitgeber, sich über die aktuellen Methoden und Best-Practices auszutauschen. Akademiker arbeiten hier mit Praktikern gut zusammen. Wir bei Aspaara verstehen uns als Bindeglied zwischen Wissenschaft und Praxis: Wir wollen die neusten, besten Methoden und Arbeitsweisen für unsere Kunden ausprobieren, anbieten und umsetzen.

 

Nun mischt ihr also bei handfesten Aufgaben mit, die früher ein Disponent oder eine Planerin erledigt hat. Macht ihr sie nun überflüssig? Ist das Szenario realistisch, dass uns Computer-Algorithmen bald komplett ersetzen werden und wir nur noch Däumchen drehen?

Aus unserer Sicht übernehmen unsere Algorithmen und Programme einerseits die einfachen, repetitiven Aufgaben und andererseits die extrem komplexen, schwer berechenbaren – also genau diejenigen Aufgaben, wo ein Mensch entweder unter- oder überfordert ist. Ein menschlicher Planer kann dann seine Kreativität auf die Fälle konzentrieren, wo es Fachwissen verbunden mit Sozialkompetenz braucht. So ergänzen sich Mensch und Maschine recht gut. Unsere Algorithmen sehe ich als Assistenz-System für Planerinnen oder Disponenten.

 

Was ist eigentlich ein Algorithmus?

Algorithmen sind Rechenregeln, um ein Problem mathematisch zu lösen, also eigentlich etwas recht Langweiliges (lacht). Diese Rechenregeln können jedoch in einer Sprache verfasst werden, die vom Menschen lesbar ist und von einem Computer ausgeführt werden kann. Genau hier wird es spannend und hier liegt die Kraft – und die Kunst: Alltägliche Probleme in algorithmischer Sprache zu formulieren und somit durch den Computer lösbar zu machen.

 

Können eure Algorithmen ohne euch dazulernen

Ja, einige unserer Module lernen mit jeder Interaktion dazu und verstehen somit die individuelle Herausforderung mit jedem Planungstag ein wenig besser.

 

Ist dies nun „Machine Learning“?

Ja, das selbständige Erkennen von Mustern in grossen Datenmengen und das entsprechende Dazulernen und Verallgemeinern, das ist Machine Learning.

 

Haben wir Menschen den Algortihmen und Computern denn noch etwas voraus?

Beim Erkennen von Mustern in Daten sind Maschinen klar schneller, präziser und besser. Wie ein Taschenrechner ja auch schneller und präziser rechnen kann als ein Mensch. Wir Menschen haben jedoch implizites Wissen, das nicht strukturiert abgelegt ist. Es haftet dem Menschen an, tacit knowledge auf Englisch. Das können Computer derzeit kaum oder nur sehr schwer erfassen. Obwohl in diesem Bereich natürlich auch geforscht wird und ständig neue Fortschritte verkündet werden.

 

Was bedeutet der Name Aspaara und wer steckt dahinter?

Der Name Aspaara ist ein Akronym und bedeutet Algorithmic Solution Provider. Mein Geschäftspartner Kevin Zemmer und ich sind die beiden Gründer. Wir kennen uns vom Studium, ergänzen uns sehr gut und für uns war rasch klar, dass wir nach dem Master zusammen eine Firma gründen wollten. Also legten wir gleich nach dem Studienabschluss los. Im ersten Jahr haben wir buchstäblich jedes Wochenende durchgearbeitet. Unsere Firma haben wir aus eigenen Mitteln finanziert. Wir sind seit den ersten Tagen von Aspaara eine profitable Unternehmung. Ohne hundertprozentiges Commitment hätten wir das nicht geschafft.

 

Welche Herausforderungen warten nun auf euch?

Wir möchten uns in den kommenden Jahren als der innovativste Anbieter von individualisierter, intelligenter Planungssoftware im deutschsprachigen Raum positionieren. Die meisten Anbieter haben eine Standardsoftware und suchen sich Kunden, auf deren Probleme ebendiese Standardsoftware passt. Wir hingegen untersuchen die ganz individuelle Situation und Herausforderung unserer Klienten und entwickeln dann eine massgeschneiderte Lösung für sie.

 

 

 

 

Seit 2012 bin ich als selbständige Kommunikationsberaterin unterwegs. Meine Arbeit basiert auf einer soliden Ausbildung sowie auf meiner Erfahrung als Journalistin, Mediensprecherin und Kommunikation...

Andrea Holenstein, Communications

info@greenfocus.ch

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