Der Schienenverkehr spielt eine äußerst wichtige Rolle bei der Wende zur umweltfreundlichen Mobilität von Personen und Gütern. Das hohe Verkehrsaufkommen auf der Schiene erfordert bessere Systeme zur Echtzeitsteuerung, um Verspätungen nach Betriebsstörungen oder Ausfällen zu verringern und einen pünktlichen und zuverlässigen Bahnverkehr zu gewährleisten. Das REINFORCERAIL-Projekt plant eine neue Komponente für ein Verkehrsmanagementsystem der Eisenbahn, das auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Dabei werden zwei Methoden verfolgt, die eine automatische Disposition des Eisenbahnverkehrs in der Zukunft ermöglichen sollen. Erstens werden neuronale Netze entwickelt, um zu erkennen, welche Züge zu welchem Zeitpunkt bei gestörtem Betrieb möglicherweise umdisponiert werden müssen. Dadurch werden noch keine Dispositionsentscheidungen getroffen, aber die zu betrachtende Problemgröße in der Disposition erheblich reduziert, was bestehende Algorithmen für größere Anwendungsgebiete verwendbar machen könnte. Zweitens werden KI-Agenten mit Methoden des Operations Research kombiniert, wodurch Qualitätsschranken ermittelt werden können und das für die Implementierung einer hochautomatisierten Anwendung erforderliche Vertrauen gefördert wird.