Forschungsprojekt – DZSF – Pilotstudie für ein KI-gestütztes Einwendungsmanagement

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. Das Projekt dient dabei als Vorstudie zur KI-gestützten Umsetzung des ganzheitlichen Prozesses von der maschinellen Behandlung der Einwendungen über die Prüfung des Rücklaufs des Vorhabenträgers bis zur Überführung der Ergebnisse in einen Beschlussentwurf. Ein Beispieldatensatz, der in der Studie verwendet werden kann, steht dem Eisenbahn-Bundesamt bereits in anonymisierter Form zur Verfügung und wird dem AN nach erfolgter Zuschlagserteilung für die Durchführung des Projekts zur Verfügung gestellt. Die Eigenschaften dieser Daten sind in den Beschreibungen zu AP 1 näher skizziert.