ОАО «РЖД» испытало прототип цифрового помощника для маневрового диспетчера на базе технологии искусственного интеллекта.
В прошлом году была утверждена масштабная стратегия цифровой трансформации «РЖД», разрабатывается и внедряется 8 цифровых платформ по всем направлениям деятельности: клиентские сервисы, производственный процесс и др. В их основу положены несколько «сквозных» технологий, в том числе ИИ.
С использованием технологий ИИ ведется разработка проектов «технического зрения» для управления беспилотным транспортом, комплексных систем диагностики состояния объектов инфраструктуры, а также сервисов по интеллектуальной поддержке принятия решений в управлении перевозками.
В этом году компания рассчитывает увидеть конкретный практический эффект от внедрения проектов на базе ИИ.
В ходе пилотного проекта была опробована возможность применения искусственных нейронных сетей для планирования работы железнодорожной сортировочной станции. Площадкой для проведения исследования стала сортировочная станция Челябинск-Главный, в экспертную группу проекта вошли сотрудники станции, технологи, инженеры и ИТ-специалисты.
Была построена модель данных, учитывающая временные затраты на проведение технологических мероприятий на станции, инфраструктурные ограничения, очередность подвода поездов и распределения подвижного состава по путям станции. На основании этих данных модель давала рекомендации о порядке роспуска составов с сортировочной горки с учетом сокращения времени простоя вагонов и увеличения количества расформированных составов, выступая в качестве прототипа интеллектуального сервиса принятия решений маневровым диспетчером.
По итогам эксперимента прототип предиктивной модели продемонстрировал хорошую предсказательную силу, обеспечивая такой порядок роспуска составов, при котором время простоя вагона в среднем снижалось более чем на 20%.
В «РЖД» полагают, что теперь при увеличении объемов перевозок по сети можно будет инвестировать средства не в соответствующее развитие производственных мощностей, а в разработку и внедрение подобных рекомендательных сервисов, позволяющих существующим активам работать намного продуктивнее.
Источник: www.it-world.ru
