Внедрение систем искусственного интеллекта в железнодорожную отрасль

С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) наблюдается рост их применения в различных отраслях, включая железнодорожный транспорт, что влечет за собой увеличение спроса на инновационные решения в этой сфере. Применение ИИ расширилось за пределы традиционных областей, таких как управление движением и техническое обслуживание, охватывая обеспечение безопасности и улучшение пассажирского опыта.

Техническое обслуживание подвижного состава

Традиционные методы обслуживания требуют регулярных проверок и могут пропустить ранние признаки неисправностей. Системы предиктивного обслуживания на базе ИИ позволяют анализировать данные с многочисленных сенсоров, установленных на подвижном составе и инфраструктуре, для выявления аномалий и предсказания возможных отказов [1].

Система «Доверенная среда локомотивного комплекса», внедренная в ОАО «РЖД», отличный пример использования инновационных методов в области железнодорожного транспорта. Алгоритмы и модели, созданные для предсказания отказов оборудования локомотивов, основаны на анализе данных с бортовых систем и архивной информации. Благодаря применению искусственного интеллекта, система обнаруживает аномалии в функционировании электровозов и тепловозов, а также оценивает оставшийся ресурс оборудования, что приводит к сокращению числа неотложных ремонтов.

Оптимизация управления движением поездов

Железнодорожная отрасль активно использует системы с ИИ для управления движением поездов. Для оптимизации движения поездов такая система должна анализировать параметры их передвижения, выявляя участки с высокой загрузкой на железнодорожной сети. Затем, основываясь на полученных данных, она должна составить оптимальное расписание движения транспорта.

Используя алгоритмы искусственного интеллекта, платформа также может прогнозировать расход электроэнергии на тягу поездов Автоматически учитывая различные параметры каждого состава, такие как вес поезда, мощность локомотива и особенности маршрута, а также соблюдение требования безопасности [2].

Приведем пример аналогичной внедренной системы. В январе 2023 года компания ОАО «РЖД» внедрила систему искусственного интеллекта для планирования графика движения 6 тыс. поездов по всей сети железных дорог РФ. Эта система, основанная на автоматизированном комплексе

«Эльбрус-М», разработанном Всероссийским научно-исследовательским институтом железнодорожного транспорта (ВНИИЖТ).

Обеспечение безопасности

Камеры интеллектуального видеонаблюдения автоматически регистрируют события на заданном участке и практически не требуют внешнего вмешательства, что делает их использование удобным. Их записям можно доверять, поскольку вмешательство со стороны человека практически исключено.

Интеллектуальное видеонаблюдение решает следующие задачи:

• •    Обеспечение контроля за охраняемыми территориями в реальном времени.

• •    Выявление случаев проникновения посторонних лиц.

• •    Обнаружение оставленных предметов.

• •    Контроль обстановки внутри вагонов.

При правильном использовании технологии искусственного интеллекта можно значительно улучшить профилактику правонарушений и чрезвычайных ситуаций, что повысит общий уровень безопасности и снизит вероятность возникновения трагических событий [3].

Система обеспечения безопасности была внедрена в 2019 году на 13 платформах, расположенных на 7 станциях Ярославского направления Московской железной дороги [4]. Система мониторинга состояния воздушной среды «МСВА» успешно доказала свою эффективность в обеспечении санитарного и экологического состояния общественных пространств, а также обеспечении безопасности пассажиров и сотрудников «РЖД» на железнодорожных объектах. Система использует передовые технологии машинного зрения и искусственного интеллекта и работает в режиме реального времени, обрабатывая данные оборудования и датчиков круглосуточно.

Перспективы развития ИИ в железнодорожной отрасли

Внедрение ИИ в железнодорожную отрасль находится на начальном этапе, и многие перспективные технологии только начинают развиваться.

В будущем стоит ожидать полностью автономные поезда управляемые ИИ, могут повысить безопасность и эффективность перевозок. Возможна интеграция с интернетом вещей и большими данными, что откроет новые возможности для мониторинга и анализа Дальнейшее развитие ИИ позволит предложить пассажирам более персонализированные и удобные сервисы. ИИ поможет с управлением складскими запасами и логистики поставок материалов и оборудования [5].

Заключение

Искусственный интеллект открывает новые возможности для железнодорожной отрасли, позволяя повысить эффективность управления улучшить техническое обслуживание, обеспечить высокий уровень безопасности и улучшить пассажирский опыт. Примеры успешного внедрения ИИ показывают его потенциал для трансформации железнодорожного транспорта. В будущем можно ожидать дальнейшего развития и совершенствования технологий ИИ, что позволит еще больше повысить эффективность и безопасность железнодорожной отрасли.