Il 31 ottobre 2025 il consorzio coordinato da Kombiverkehr KG ha annunciato la conclusione di tre anni di ricerca del progetto KIBA, acronimo di Artificial Intelligence and Discrete Loading Optimisation Models for Enhanced Utilisation in Combined Transport. Il progetto, finanziato dal ministero tedesco per la digitalizzazione e la modernizzazione statale, ha coinvolto università, imprese logistiche e sviluppatori di software, con l’obiettivo di applicare modelli di intelligenza artificiale nella pianificazione e nell’allocazione dei carichi ferroviari.
KIBA ha sviluppato un prototipo che integra previsioni del volume di prenotazioni, criteri di peso e lunghezza, tipi di unità intermodali (container, semirimorchi, swap bodies) e configurazioni di vagoni ferroviari. Il sistema suggerisce la composizione dei treni già in fase di booking, riducendo i movimenti di gru e i tempi di trasbordo.
Secondo i responsabili del progetto, l’applicazione dell’IA in questo contesto permette di massimizzare la capacità del treno, migliorare l’efficienza delle operazioni e favorire lo spostamento di merci dalla gomma alla rotaia: un passo significativo verso obiettivi ambientali e di sostenibilità.
La sfida è complessa: il trasporto intermodale europeo è caratterizzato da una grande varietà di unità di carico e configurazioni di vagoni, da dati incompleti nelle fasi iniziali dell’operazione e da vincoli tecnici variabili. Il prototipo del progetto KIBA cerca di affrontare queste complessità con una piattaforma dati centrale e algoritmi che propongono in tempo reale soluzioni basate su scenari parziali.
Ora che la fase di ricerca si chiude, il consorzio punta a passare a test operativi “live” nei terminal ferroviari e nelle reti intermodali, curando la qualità dei dati, l’automazione dello scambio informativo e l’integrazione con i sistemi esistenti. L’applicazione concreta sarà il banco di prova della tecnologia.
Alla fine, KIBA mette a fuoco qualcosa di più di un algoritmo: mostra che la vera efficienza logistica non è questione solo di macchine intelligenti, ma di come queste si inseriscono in flussi complessi e frammentati. E se è vero che l’IA può ridurre scartamenti operativi, resta essenziale che l’uomo continui a decidere dove, quando e come far partire un treno.