1. Пилотные технологии на российском рынке поездов
2. Исследования и разработки в области ИИ: ключевые пункты
3. Тренды развития отрасли в России и на международном рынке
1. Пилотные технологии на российском рынке поездов
Стремительное развитие технологий в рамках революции 5.0 позволило посмотреть на решение проблем практически во всех сферах жизнедеятельности человека на качественно другом уровне. Процессы протекают более быстрыми темпами, и мир вынужден адаптироваться к ним. Передовые страны уже используют научно-технические разработки и данные исследований, применяя их в разных отраслях промышленности. Не является исключением и железнодорожная отрасль. Происходит активное внедрение новых наработок. В числе первых стран по использованию искусственного интеллекта в железнодорожном строительстве выступила Россия.
В 2020 году началось тестирование поездов с применением ИИ-технологий. Так, запустили пилотный проект по применению нейронных сетей и технического зрения на поездах. С помощью данных технологий, предполагается уменьшить процент аварийности на железных дорогах. Это достигается за счёт:
-
обнаружение объектов (люди, семафоры, пути, стрелки)
-
сбор и обработка текущей информации в процессе движения
-
своевременное оповещение машиниста об опасности
-
в случае отсутствия его реагирования, система самостоятельно предпринимает рекомендуемые действия
Также компания разработала ряд инновационных решений для поездов.
2. Исследования и разработки в области ИИ: ключевые пункты
Перечислим наиболее важные разработки, основанные на искусственном интеллекте, прошедшие испытания:
-
виртуальный помощник маневрового диспетчера. Применяется с целью снижения времени простоя вагонов на сортировочных станциях до 20%;
-
цифровой помощник для маневрового диспетчера. Применяется с целью управления самой сортировочной станцией;
-
искусственные нейронные сети. Предназначены для планирования работы ж/д сортировочной станции;
-
беспилотные технологии и управление ими на поездах.
-
квантовая сеть. Применяется для безопасной передачи данных.
В процессе тестирования была сформирована многофакторная предиктивная (предсказательная) модель, с помощью которой удалось достичь оптимальных показателей. Данная модель требует дальнейшего изучения.
3. Тренды развития отрасли в России и на международном рынке
На сегодняшний день определились некоторые тенденции в области применения искусственных технологий в железнодорожной отрасли.
3.1. Цифровые технологии и интернет вещей (IoT)
Преимущества/возможности использования включают предотвращение схода поездов с рельс в результате смещения путей и температурных колебаний, посредством надлежащего контроля. Проектируются «умные» рельсы и станции, которые позволят в будущем корректировать движение поездов, с последующим повышением их эффективности.
3.2. RFID-система
Это система интеллектуального мониторинга и управления, которая использует в работе радиосигналы с RFID-метками. О них упоминается в данной статье.
С помощью RFID-системы осуществляется проверка безопасности и обновлений на текущий момент и слежение за температурным режимом. В результате происходит мониторинг состояния и учёта местоположения каждого вагона в любое время, что обеспечивает повышение сохранности грузов.
3.3. Умные верфи
«Умные», или по-другому, интеллектуальные, верфи – это технологии, отслеживающие записи состава, состояние и дефекты оборудования и составных элементов поездов. Оптимизирует укомплектование персоналом и точной объективной оценки повреждений. В результате повышается производительность работы подвижного состава, безопасность следования, сокращение времени оборота вагонов.
3.4. Водородный двигатель
Обеспечивает нулевой уровень выбросов используемого топлива в атмосферу, тем самым создавая наиболее благоприятную экологическую среду для человека. Страны Европы, Азии, Америки начали активно проводить исследования в данной сфере как ориентир для технологии будущего.
3.5. Гибридный локомотив
«Гибридность» заключается в соединении технологий и цифровизации. Предполагается, что управлять локомотивом можно будет онлайн, на основе телеметрических данных и технологии машинного зрения. Работа производится с помощью встроенных элементов, таких как оптические камеры, лидар, ультразвуковые датчики, вычислительные блоки обработки данных.
Результатом является экономия дизельного топлива до 30%, благодаря чему, продлевается жизненный цикл накопителя. Также важно отметить благотворное влияние на экологию.Опираясь на исследование от MarketsandMarkets, ожидается развитие рынка «умных» железных дорог в перспективе 2020 – 2024 гг. на 14 %.