Das erste Testsystem mit einer gerechneten Basisprognose für das SAFIRA-Projekt ist einsatzbereit. Dies ist ein bedeutender Meilenstein in der Entwicklung des Projekts und ermöglicht den Beginn intensiver Testphasen. Parallel dazu erfolgt die sukzessive Erweiterung der Datenquellen, einschließlich der Integration der von Echtzeit-Zähldaten für ausgewählte Linien des Schienenpersonennahverkehrs.

Im ersten Arbeitspaket (AP1) wurde das Pilotsystem aufgebaut und für erste Evaluierungen genutzt. Ziel war es, zunächst Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, um auf dieser Grundlage eine so genannte Basisprognose zu erstellen. Die genutzten Daten umfassen neben historische Zähldaten von verschiedenen Eisenbahnverkehrsunternehmen in Berlin und Brandenburg Anfragen an die Auskunftssysteme des VBB. Durch die Nutzung von Zähldaten in Kombination mit den Anfragedaten ist es möglich, die Auslastungsprognose auf den gesamten schienengebundenen Verkehr auszuweiten. Die errechneten Prognosen können einerseits zur Darstellung der erwarteten Auslastung in den Nutzerfrontends und zusätzlich für ein auslastungsbasiertes Routing genutzt werden, das Alternativen zu stark ausgelasteten Verbindungen vorschlägt. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Entwicklung von Verfahren zur Bestimmung der erzielten Prognosequalität.

Mit der Inbetriebnahme des Testsystems beginnt eine intensive Testphase.

Im zweiten Arbeitspaket (AP2) konzentrieren sich die die Arbeiten auf die Weiterentwicklung und Verfeinerung der Prognoseverfahren, basierend auf den Ergebnissen aus AP1. Neben der Weiterentwicklung der Verfahren zur Auswertung der Verbindungsanfragen befasst sich dieses Arbeitspaket vor allem mit der Verarbeitung von Echtzeit-Zähldaten in der Auslastungsprognose. Diese werden von ausgewählten Eisenbahnverkehrsunternehmen über die Datendrehscheibe des VBB bereitgestellt und zur Verfeinerung der Basisprognose genutzt. Ein weiterer Aspekt, der im AP 2 betrachtet wird, sind Optimierungen, um das System performant für große Netze einsetzen zu können.