В последние годы ИИ активно применяется в железнодорожной отрасли. ИИ помогает предотвращать аварии и предсказывать поломки, управляет движением и следит за инфраструктурой. Это три самых важных направления в железнодорожной сфере, которые были улучшены с применением технологий искусственного интеллекта, сообщает сайт ozgeris.info.
Предиктивное обслуживание поездов уже активно практикуется и является одним из самых важных направлений применения ИИ в железнодорожной сфере. В Германии этим занимаются такие компании, как Deutsche Bahn и Siemens Mobility, внедряя системы предиктивного обслуживания поездов. Установленные датчики собирают данные о вибрациях, температуре и работе узлов, после чего ИИ проводит анализ компонентов в реальном времени и заранее сообщает о возможных поломках. В результате ремонт выполняется ещё до того, как откажет деталь, а не после, и риск внезапной остановки поезда снижается. Во время движения поезда система постоянно отправляет данные, из которых алгоритмы ищут потенциальные отклонения от нормы, таким образом формируя рекомендации для технического обслуживания. Но Германия не единственная страна, которая движется в этом направлении. Японская компания Hitachi Rail использует платформы аналитики для мониторинга поездов и инфраструктуры. Проводится анализ колёсных пар, тормозов и электросистем, данные отправляются в облачные системы, где уже ИИ выявляет аномалии в поведении оборудования. Система не просто фиксирует неисправности, но и анализирует риск их развития. Американская компания Union Pacific контролирует железнодорожные пути при помощи ИИ и машинного обучения. Для этого применяются вагоны-диагносты и датчики на путях. Алгоритмы по полученным данным ищут дефекты, смещения и износ рельсов. Система также прогнозирует потенциальные повреждения. Это делает ремонт не массовым, а точечным. Таким образом, общая идея предиктивного обслуживания поездов заключается в том, чтобы выявлять потенциальные повреждения и уменьшать масштаб ремонта, делая его более точечным. Это позволяет также экономить ресурсы, снижая затраты на ремонт.
В отличие от системы предиктивного обслуживания, которая заточена под работу с одним поездом, в системах управления движением ИИ применяется на всю железнодорожную сеть. Алгоритмы анализируют расписания, загруженность линий и задержки, позволяя диспетчерам оптимизировать движение и предотвращать перегрузки инфраструктуры. Высокоскоростные железные дороги в Китае применяют системы ИИ для управления движением. ИИ позволяет оптимизировать расписание в реальном времени и избегать узких мест на линии. В Европе поверх основной цифровой системы для управления поездами ETCS применяются алгоритмы анализа данных. Таким образом, задержки прогнозируются, диспетчерам проще перестраивать трафик, а интервалы между поездами уменьшаются без снижения безопасности. Применение ИИ позволяет рассматривать железнодорожную сеть как единую динамическую систему, где алгоритмы отвечают за анализ данных и оптимизацию потоков, а ключевые решения и безопасность движения контролирует человек.
Третьим направлением применения ИИ в железнодорожной сфере является мониторинг инфраструктуры. Здесь системы ИИ используются для постоянного мониторинга путей, мостов, тоннелей и других элементов железнодорожной инфраструктуры. Внимание сосредоточено на среде движения, от которой зависит стабильность и безопасность перевозок. В Великобритании организация Network Rail при помощи компьютерного зрения и машинного обучения анализирует снимки железнодорожной инфраструктуры. Для этого используются вагоны-диагносты с камерами высокого разрешения, анализируется растительность возле путей, а также автоматически распознаются дефекты рельсов и креплений. Применение ИИ позволяет сократить количество ручных инспекций и быстрее находить проблемные участки. Во Франции компания SNCF применяет дроны для анализа трещин в конструкциях, выявления коррозии, а также для мониторинга состояния опор и конструкций. Таким образом, железнодорожная система начинает работать как «умная система», в которой данные с камер, датчиков и дронов обрабатываются алгоритмами машинного обучения. Это повышает точность диагностики, уменьшает нагрузку на обслуживающий персонал и делает обслуживание более предсказуемым и экономически эффективным.
Отдельно стоит отметить, что подобные технологии начинают рассматриваться и в Казахстане. В стране развивается направление цифровизации железнодорожной отрасли и внедрения ИИ, в том числе концепция Smart Rail. Предполагается использование аналитики больших данных, систем мониторинга состояния поездов и инфраструктуры, а также оптимизация перевозочного процесса. Основная цель таких решений — снижение затрат, повышение безопасности и эффективности перевозок благодаря более точному планированию и предиктивному обслуживанию.
