A son sektör raporu [PDF] Britanya’nın demiryolu ağının, Mart 2024’ün sonuna kadar kaydedilen 1,6 milyar demiryolu yolcu yolculuğunu temel alarak 2030’ların ortalarına kadar fazladan bir milyar seyahat taşıyabileceğini korumak için çaba sarfediyor. Daha çok dijital sistem, veri ve birbirine bağlı tedarikçiler daha çok arıza noktası potansiyeli yarattığından, önümüzdeki on yıl karmaşıklık ve kontrolün bir kombinasyonunu içerecek.
Raporun ana teması suni zekanın, tek ve merkezi bir model ve algoritma koleksiyonu olarak değil, altyapıda, demiryolu taşıtlarında, bakım tesislerinde ve istasyonlarda bulunan tahmin, optimizasyon ve otomatik seyretme katmanları olarak çağdaş demiryolunun işletim sistemi haline geleceğidir (s.18-23). Bu teknoloji, insan faaliyetinin tamamen yerini almak yerine, günlük emek harcama programlarında insan odağına rehberlik edecek.
İçindekiler
Bakımın öngörücü ve veri odaklı olması
Geleneksel demiryolu bakımı, reaktif ve emek yoğun bir uygulama olan durağan(durgun) programlara ve manuel denetimlere dayanır. Teknik araştırma, Network Rail’in kusurları saptamak için rayda yürüyen mühendislere güvendiğini belirtiyor (s.18). Suni zeka, sektörü tahmine dayalı bakıma kaydıracak, sensörlerden gelen verileri çözümleme ederek arızaları mühim bir kesintiye yol açmadan ilkin tahmin edecek.
Bu, yüksek çözünürlüğünde olan kameralar, LiDAR tarayıcılar ve titreşim monitörleri dahil olmak suretiyle sensörlerin ve görüntülemenin bir kombinasyonunu ihtiva eder. Bunlar, makine öğrenimi sistemlerine, arıza öncesinde seyretme, sinyalizasyon ve elektriksel varlıklardaki bozulmayı işaretleyebilecek veriler sağlar (s. 18-19).
Bu seyretme programları aylar öncesinden uyarı üreterek acil durum çağrılarını azaltabilir. Varlık arızasını tahmin etmeye yönelik vakit çerçevesi varlık türüne göre değişiklik gösterir. Network Rail’in akıllı altyapı çabaları “bul ve düzelt”ten “tahmin et ve önle”ye geçiş yapmalıdır.
Network Rail, varlık bilgilerini birleştirmek için tasarlanmış veri odaklı bakımı ve araçları vurgularken, Avrupa Ar-Ge programları (Avrupa’nın Rail’i ve öncülü Shift2Rail benzer biçimde), benzer şekilde kuralcı varlık yönetimini amaçlayan DAYDREAMS benzer biçimde projeleri finanse eder. Büyük ölçekte tahmin, dönüşüme ulaşmak için ortak bir yaklaşım gerektirir.
Trafik kontrolü ve enerji verimliliği
Tahmine dayalı bakımın ötesinde operasyonel optimizasyon mühim getiriler sağlar. Suni zeka sistemleri, aksamayı anlamak ve trafik akışını ayarlamak için canlı ve geçmiş işletim verilerini (tren konumları, hızlar, hava durumu tahminleri) kullanır. Avrupa’da dijital ikiz ve suni zeka tabanlı trafik yönetimi denemeleri, suni zeka destekli sürüş ve konumlandırma araştırma ve testlerinin yanı sıra, daha çok yol oluşturmadan genel ağ kapasitesini artırabilir (s.20).
Algoritmalar ek olarak sürücülere optimum hızlanma ve frenleme mevzusunda tavsiyelerde bulunarak potansiyel olarak %10-15 enerji tasarrufu sağlıyor. Rota değişimleri, çekiş gücü ve vakit çizelgesi kısıtlamaları göz önüne alındığında, büyük bir ağda enerji tasarrufu hızla birleşiyor.
Güvenlik seyretme ve CCTV
Görünür suni zeka uygulamaları güvenlik ve güvenliğe odaklanır. Engel idrak etme, insan görüşünün ötesindeki tehlikeleri tanımlamak için termal kameraları ve makine öğrenimini kullanır. Suni zeka ek olarak hemzemin geçitleri izliyor ve gözetimsiz öğeleri ve şüpheli etkinlikleri saptamak için CCTV görüntülerini çözümleme ediyor (s.20-21). Mesela suni zeka ve LiDAR, bir takım güvenlik aracının parçası olarak Londra Waterloo’da kalabalığın izlenmesi için kullanılıyor.
Yolcu akışları ve seyahat optimizasyonu
Raporda, suni zekanın bilet satışlarını, etkinlikleri ve mobil sinyalleri kullanarak talebi tahmin edebildiği ve operatörlerin vagon sayısını ayarlamasına ve aşırı kalabalığı azaltmasına olanak tanımış olduğu belirtiliyor. Yolcu sayımı yüksek etkili, düşük dramalı bir uygulamadır: daha iyi veriler, daha iyi tarifeleri ve daha net alan kişi bilgilerini destek sunar.
Siber güvenlik sorunları
Operasyonel teknoloji BT ile birleştikçe siber güvenlik eleştiri bir operasyonel problem haline geliyor. Değişiklik yapma planları olmayan eski sistemler, çağdaş analitiklerin eski altyapıyla entegre edilmesi benzer biçimde bir risk oluşturmaktadır. Bu, saldırganlar için cazip koşullar yaratır.
Demiryollarında suni zekanın geleceği, ekstrem ortamlarda performans gösteren sensörleri, operatörler tarafınca güvenilen ve kontrol edilen modelleri ve siber dayanıklılığı fizyolojik güvenlikten ayrılamaz olarak ele alan yönetişimi içermektedir. raporun mesajı AI ne olursa olsun gelecek. Mesele, demiryollarının bunu proaktif olarak benimseyip denetim edip etmediği yada yönetilmeyen karmaşıklık olarak miras alıp almadığıdır.
(Fotoğraf deposu: jcgoble3’ün “Tren Kavşağı” CC BY-SA 2.0 kapsamında lisanslıdır.)
Sektör liderlerinden suni zeka ve büyük veri hakkında daha çok data edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak Yapay Zeka ve Büyük Veri Fuarı Amsterdam, Kaliforniya ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, TechEx ve öteki önde gelen teknoloji etkinlikleriyle aynı yerde bulunuyor. Tıklamak Burada daha çok data için.
AI News tarafınca desteklenmektedir TechForge Medyası. Yaklaşan öteki kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.