Ohne eine Erweiterung des Projekts XRAISE um die beantragten Zusatzleistungen würde das vorhandene wissenschaftliche und anwendungsbezogene Potenzial der bisherigen Arbeiten ungenutzt bleiben. Die geplanten Maßnahmen sind entscheidend, um die erarbeiteten Ansätze zur erklärbaren KI im Bahnkontext methodisch zu vervollständigen und belastbare Schlussfolgerungen zur praktischen Eignung der Verfahren ziehen zu können. Die Erforschung des unüberwachten Vortrainings verbessert die Grundlage für die Bewertung konzeptbasierter XAI-Methoden maßgeblich und ist ein Meilenstein für den zukünftigen Umgang mit bahnspezifischen Daten für das Training von KI-Modellen. Die Erkenntnisse lassen sich zudem auch im Rahmen des BMV-Forschungsnetzwerks auf andere Verkehrsträger zeitnah übertragen und nutzbar machen. Das interaktive XAI-System erhöht die Vergleichbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Nutzbarkeit der Ergebnisse. Damit wird die wissenschaftliche Aussagekraft des Projekts deutlich gestärkt und der Wissenstransfer in Richtung sicherheitsrelevanter Anwendungen und Politikberatung gefördert.