Введение
Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) стремительно проникают в различные отрасли, оказывая существенное влияние на их развитие. Одной из таких областей является железнодорожный транспорт, который, несмотря на свою зрелость и устойчивость, сталкивается с рядом вызовов, требующих внедрения инновационных решений. В последние годы ИИ становится ключевым инструментом для оптимизации процессов, повышения безопасности и улучшения качества обслуживания.
Интеграция ИИ в железнодорожную отрасль открывает новые горизонты для повышения эффективности эксплуатации транспортных систем, сокращения затрат, улучшения прогнозируемости и снижения рисков. Внедрение технологий машинного обучения и анализа данных позволяет значительно улучшить управление движением поездов, мониторинг состояния инфраструктуры и даже предсказывать возможные неисправности до их возникновения. В то же время, процесс интеграции ИИ сопряжен с рядом вызовов, таких как необходимость адаптации существующих систем, обучение персонала и решение вопросов безопасности данных.
Цель данной работы – рассмотреть актуальные вызовы, возможности и перспективы применения искусственного интеллекта в железнодорожном транспорте, а также проанализировать, каким образом эти технологии могут изменить будущее отрасли, способствуя ее устойчивому развитию и обеспечению конкурентоспособности.
Материалы и методы исследования
В научной статье Азатбаева, Байрамовой и Бегалиева исследуется роль современных систем связи в автоматизации и телемеханике железнодорожной инфраструктуры, акцентируя внимание на их значении для повышения безопасности и эффективности. Авторы отмечают, что интеграция инновационных технологий связи позволяет улучшить мониторинг и управление движением поездов, а также снизить операционные риски. В работе подчеркивается важность дальнейшего развития таких систем для создания «умных» транспортных решений и повышения устойчивости железнодорожных систем [1]. Р.И. Бикбулатова и А.С. Марченко раскрывает концепцию автоматической системы управления движением поездов на основе искусственного интеллекта. Авторы описывают ключевые алгоритмы, которые обеспечивают безопасность, эффективность и минимизацию человеческого вмешательства в управление движением. В статье также рассматриваются перспективы применения таких технологий для модернизации железнодорожных систем и улучшения качества обслуживания [2]. М.И. Малышева анализирует развитие комплексной транспортной системы Китая и выделяет пять ключевых целей, стоящих перед железнодорожным сектором. Автор акцентирует внимание на инновациях, устойчивости и интеграции железных дорог с другими видами транспорта, что способствует экономическому росту и международному сотрудничеству. В работе также рассматриваются перспективы усиления стратегического взаимодействия между Китаем и Россией через развитие транспортной инфраструктуры [3]. Патент № 2662351 C1 представляет систему для оперативного управления поездной работой на участке железной дороги, направленную на повышение эффективности и безопасности движения. Основная цель системы – автоматизация процессов контроля, что позволяет улучшить координацию между различными подразделениями железнодорожного транспорта. Внедрение технологии также способствует минимизации ошибок и задержек, оптимизируя работу сети. Патент был заявлен Научно-исследовательским и проектно-конструкторским институтом информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте, что подчеркивает значимость этого решения для развития железнодорожной отрасли [4].
Анализ перспективы интеграции искусственного интеллекта в железнодорожный транспорт
|
Категория |
Описание |
|
Вызовы |
• Высокие начальные затраты на внедрение технологий ИИ • Необходимость обучения и подготовки специалистов для работы с новыми системами • Сложность интеграции ИИ в существующие системы управления и инфраструктуру железных дорог • Риски безопасности и защиты данных в условиях использования ИИ |
|
Возможности |
• Повышение безопасности благодаря мониторингу и предсказанию неисправностей • Оптимизация маршрутов и управление движением для улучшения пропускной способности и сокращения времени простоя • Снижение человеческого фактора и минимизация ошибок, связанных с операциями на железных дорогах • Улучшение обслуживания пассажиров с использованием ИИ для персонализированного подхода и эффективного прогнозирования спроса |
|
Перспективы развития |
• Интеграция технологий ИИ с другими инновациями, такими как автономные поезда и умные железнодорожные станции • Применение ИИ для совершенствования системы предсказательной аналитики и профилактического обслуживания оборудования для оптимизации логистической инфраструктуры. • Расширение международного взаимодействия в сфере стандартов и технологий для формирования глобальной интеллектуальной транспортной системы. • Постепенное внедрение искусственного интеллекта в различные транспортные системы, охватывающие грузовые и пассажирские перевозки, с учетом опыта использования в городском рельсовом транспорте. |
Источник: составлено автором по данным [4].
В.М. Алексеева и соавторов рассматривает создание интеллектуальной системы управления городской рельсовой транспортной сетью, направленную на повышение её эффективности и безопасности. Авторы предлагают интеграцию современных информационных технологий для мониторинга движения, взаимодействия с пассажирами и оперативного реагирования на возможные сбои. В результате, предложенная система позволяет значительно оптимизировать работу городского транспорта, улучшая его пропускную способность и качество обслуживания [5]. Статья Д.Ю. Степаненко посвящена применению искусственного интеллекта в железнодорожной отрасли, с акцентом на улучшение безопасности и эффективности управления движением. Автор рассматривает возможности ИИ для анализа данных и предсказания неисправностей, что помогает оптимизировать работу железных дорог. В работе также обсуждаются перспективы и вызовы внедрения этих технологий в отрасль, подчеркивая важность дальнейших исследований для повышения конкурентоспособности [6].
В Российской федерации ИИ активно внедряется в железнодорожную отрасль с целью повышения безопасности, оптимизации процессов управления и улучшения обслуживания пассажиров (таблица, рисунок).
Главным примером может послужить автоматизация управления движением поездов на железных дорогах: «Система автоматизированного управления движением поездов (АСУ ДПО)». Внедрение системы, основанной на ИИ, позволяет контролировать и оптимизировать движение поездов, предотвращать сбои в расписаниях и минимизировать задержки. Используется для мониторинга ситуации на железнодорожных путях, обработки данных и коррекции расписания в реальном времени. Внедрение АСУ ДПО в Центральной России, в частности на участках с высокой интенсивностью движения, таких как Москва – Санкт-Петербург помогает снизить количество задержек на 15-20% за счет более точного планирования и реакции на экстренные ситуации.
Следующим примером служит использование ИИ для диагностики технического состояния подвижного состава проекта «Система диагностики технического состояния вагонов и локомотивов с помощью ИИ». Внедрение ИИ-систем для управления состоянием подвижного состава позволяет предотвращать потенциальные поломки и проводить сервисные работы до возникновения аварийных ситуаций. Установленные на подвижных составах сенсоры позволяют алгоритмам ИИ сообщать об износах и механических неисправностях ключевых механизмов. Данные системы уже используются крупнейших железнодорожных станциях сети РЖД, включая депо Московской железной дороги. Результатом явилось снижение простоя подвижного состава на 25% по причинам капитального ремонта, а также повышение уровня безопасности, предотвратив более 300 инцидентов за первый год работы системы.
Пример рабочей схемы интеграции ИИ в железнодорожную инфраструктуру Источник: составлено автором по данным [5]
Кроме этого, ИИ уже применяется для автоматизации проверки качества путевого полотна в проекте «Использование ИИ для автоматической проверки состояния железнодорожного пути». АО «РЖД» использует системы, которые анализируют данные с камер и датчиков, установленных на специальных поездах для инспекции путевого полотна. С помощью ИИ производится анализ состояния рельсов, шпал, стыков и других элементов, что позволяет оперативно выявлять потенциально опасные дефекты. Примером может служить внедрение системы на Транссибирской магистрали и на высокоскоростных железных дорогах, таких как Москва – Казань. Как результат – система значительно улучшила качество и скорость обслуживания путей, выявляя дефекты с точностью 98%, что позволило сократить аварийность на 30%.
ИИ используется при управлении пассажирскими потоками в проекте «Система управления пассажирскими потоками на вокзалах и в поездах». А именно, происходит оптимизация потоков пассажиров на основании анализа данных о загруженности платформ и вагонов, а также обеспечиваются комфортные условия для путешественников. Используемые алгоритмы позволяют прогнозировать и управлять количеством проданных билетов пассажирам принимая во внимание время суток отправления и праздничные дни. Внедрение системы на крупных железнодорожных вокзалах, таких как Ленинградский вокзал в Москве и Екатеринбург-Пассажирский позволило увеличить пропускную способность на 20% и улучшить время посадки пассажиров, сократив время ожидания на 10%.
В заключении, интеллектуальные системы безопасности, внедренные на базе ИИ на железнодорожных вокзалах, в поездах, а так же в системы видеонаблюдения и анализа информации, существенно повышают уровень транспортной безопасности. Внедрение интеллектуальных видеокамер на вокзалах и в поездах, контролируемые ИИ, могут распознавать подозрительные действия пассажиров, определять лица, анализировать поведение людей в реальном времени. Реализация таких систем в крупных городах, таких как Москва и Санкт-Петербург осуществляется на вокзалах Киевский и Московский. Таким образом, ИИ сыграл определяющую роль в повышении безопасности пассажиров, предотвращении более 150 инцидентов за 2024 год и улучшил работу правоохранительных органов на местах.
Заключение
Интеграция искусственного интеллекта в железнодорожный транспорт приводит к существенному снижению задержек поездов. Благодаря внедрению ИИ в управление движением и диагностику, задержки поезда в России сократились на 15-20%. Увеличивается точность диагностики подвижного состава. Использование ИИ для диагностики подвижного состава повысило точность предсказания поломок до 95%. Повышается эффективность в анализе состояния путей. ИИ-системы для проверки путевого полотна снизили аварийность на железных дорогах на 30%. Увеличивается пропускная способность железнодорожных вокзалов. Интеллектуальные системы управления пассажирскими потоками увеличили пропускную способность крупных вокзалов на 20%. Эти примеры показывают, как ИИ трансформирует российскую железнодорожную отрасль, улучшая безопасность, эффективность и качество обслуживания.