ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЕ РОССИИ: ВОЗМОЖНОСТИ И РИСКИ

Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта и вычислительной техники ставит перед промышленностью все более актуальную задачу - интеграции этих инноваций в существующие системы. В частности, железнодорожная сеть России, являющаяся одной из ключевых составляющих транспортной инфраструктуры страны, имеет потенциал для значительного улучшения эффективности и безопасности благодаря новым технологиям.

Цель исследования – подтвердить эффективность использования искусственного интеллекта в железнодорожной инфраструктуре. Задачи исследования: данный проект нацелен на проведение анализа возможностей внедрения вычислительной техники и искусственного интеллекта в железнодорожную сеть России, сбор данных о возможностях искусственного интеллекта, описание преимуществ и недостатков применения искусственного интеллекта на железной дороге.

Стремительное развитие искусственного интеллекта (здесь и далее ИИ) вызвало повышенный интерес общества. Он становится все более значимым элементом в различных сферах человеческой деятельности. Сфера транспорта и логистики не стала исключением, и лучшие специалисты страны занялись исследованием потенциальных возможностей внедрения ИИ в железнодорожную инфраструктуру. Одними из таких представителей являются Петренко К.К со статьёй «Искусственный интеллект как решение прогностических проблем на железнодорожном транспорте на примере компании ОАО РЖД», Акимов А.Е со статьей «Большие данные, искусственный интеллект и облачные технологии: цифровизация железных дорог» и многие другие квалифицированные специалисты, чьи вклады в данную область исследования оказались значительными и важными [1,3]. Иностранные специалисты не остались в стороне и также внесли свой вклад в развитие данного вопроса, одним из таких представителей является Юйцзюнь Ц. со статьей «Применение и развитие технологий искусственного интеллекта на железнодорожном транспорте» [2].

Железные дороги могут продолжить использовать устаревшие технологии поездного и путевого оборудования, однако необходимость роста и конкуренция делают ИИ всё более привлекательным инструментом достижения цели, о чем говорит количество исследования по теме использования ИИ на железной дороге; для наглядности ниже, на Рис.1 представлены вышеупомянутые данные.

Рисунок 1. Количество исследований на тему использования ИИ в железнодорожной инфраструктуре

Автоматизация процессов данной отрасли может в несколько раз сократить расходы на обслуживание и увеличить доходы за счет роста объемов обслуживания.

Перспективы реализации ИИ безграничны, рассмотрим некоторые из них:

• Оптимизация расхода топлива: Данные с датчиков предоставят возможность корректировать работу топливной системы в режиме реального времени.
• Управление поездом: Может обеспечить безопасность пассажиров в непредвиденной ситуации без участия человека и в случае чего исправить ошибочное действие машиниста.
• Мониторинг путевого окружения: Датчики, расположенные рядом с путями, могут выявлять потенциальные риски для приближающихся поездов и диагностировать поломки и/или изношенность проезжающего поезда.
• Автоматизация движения поездов: Новый железнодорожный транспорт получит значительную выгоду благодаря улучшению автоматизированных систем с ИИ.
• Круглосуточная работа: В отличие от человека, ИИ не нуждается в отдыхе. Его внедрение может многократно повысить эффективность всей системы.
• Биометрические билеты: Оформление билетов на основе технологии детального биометрического сканирования упростят процесс посадки и повысят безопасность пассажиров, особенно в часы пик. Применение алгоритмов искусственного интеллекта улучшит скорость обработки биометрических данных и повысит точность сканирования, что ускорит составление графика движения поездов и смягчит проблемы с транспортным движением.
• Прогнозирование времени задержки: Несвоевременное прибытие поезда может иметь дорогостоящие последствия для железнодорожной компании в виде жалоб пассажиров, наложений штрафов и даже правовых разбирательств. Специалисты могут разработать систему, использующую ИИ для прогнозирования времени задержки поезда. Полученные данные передаются в мобильные приложения для пассажиров.
• Грузовые железнодорожные перевозки: Клиент сможет оценить работу с компанией-перевозчиком по различным параметрам, недоступным ранее. Контроль объектов, управление активами и отслеживание груза в реальном времени принесет пользу транспортным и логистическим компаниям, которые, в свою очередь, улучшат опыт конечного потребителя.
• Быстрое информирование и качественное обслуживание клиентов: ИИ способен мгновенно давать обратную связь на основе ситуации, в которой находится клиент, и даже учитывать его предпочтения. Сотрудники железных дорог и службы поддержки клиентов смогут предоставить индивидуальный сервис каждому клиенту.
• Мониторинг железнодорожной инфраструктуры в реальном времени: железнодорожные компании смогут удалённо контролировать различные системы и прогнозировать сбои в режиме реального времени. ИИ с помощью различных алгоритмов заменит подверженного ошибкам человека, традиционно занимающегося профилактикой процессов с помощью ручного труда.

Любые нововведения не обходятся без рисков, внедрение ИИ не является исключением. Рассмотрим некоторые из них:

• Комплексность системы: Развитие и поддержка систем на основе ИИ требуют значительных ресурсов и экспертизы, что может стать проблемой для некоторых железнодорожных компаний.
• Конфиденциальность данных: Сбор и анализ больших данных может вызвать опасения относительно конфиденциальности личной информации.
• Непредвиденные сбои: Возможные сбои и ошибки в работе ИИ-систем могут привести к задержкам в обслуживании.
• Угрозы кибербезопасности: Рост использования цифровых технологий увеличивает риски кибератак и утечек данных.
• Уменьшение числа рабочих мест: Автоматизация и внедрение ИИ могут повлечь за собой уменьшение числа рабочих мест для людей, что может отразиться в социальной и экономической сферах общества. Ниже данные сведены в Таблицу 1.

Таблица 1.

Преимущества и недостатки внедрения ИИ на железной дороге

Несмотря на все трудности, в России уже существуют случаи внедрения ИИ в железнодорожную инфраструктуру, рассмотрим некоторые достижения данных действий:

• ИИ успешно обрабатывает каждый второй запрос, поступающий в Центр поддержки клиентов РЖД.
• Система оперативного управления перевозочного процесса обрабатывает 2,5 млн. событий в сутки.
• Сроки подготовки отчетности были сокращены в в 43,5 раза.
• Скорость и точность распределения затрат была сокращена в 40 раз.
• Специалисты ВНИИЖТ разработали алгоритмы и модели прогнозирования отказов оборудования локомотивов на основе обработки бортовой телеметрии и исторических данных.
• ВНИИЖТ разработало модуль управления путевыми машинами, который обеспечивает перемещение техники в автоматическом режиме при выполнении работ в «окно».
• Автоматизированная система “Эльбрус-М” составляет расписание, отправление и прибытие поездов происходит с точностью 98%.

Внедрение искусственного интеллекта в железнодорожную инфраструктуру России — важный шаг в современном технологическом развитии. Применение ИИ может значительно улучшить эффективность и безопасность железнодорожных перевозок. Однако с этим связаны риски, такие как сложность разработки и поддержки систем, конфиденциальность данных и угрозы кибербезопасности. Несмотря на это, уже есть успешные примеры внедрения ИИ в железнодорожную инфраструктуру России, что подтверждает его потенциал и перспективы в этой области. Для максимального раскрытия возможностей и минимизации рисков требуются совместные усилия научного сообщества, железнодорожных компаний и государственных органов.