Система искусственного интеллекта способна прогнозировать неисправности и выдавать предупреждения до возникновения проблем. Это позволяет своевременно обслуживать высокоскоростные железнодорожные линии. Исследователи отмечают, что железнодорожные линии удалось сохранить даже в лучшем состоянии, чем когда их только построили. С появлением ИИ амплитуда движения рельсов, вызванная сильным ветром, также значительно уменьшилась.
Высокоскоростная железная дорога Китая — самая быстрая в мире. Скорость составляет 350 км/ч, а в следующем году планируется увеличить ее до 400 км/ч. Ожидается, что сеть продолжит расширяться, пока не соединит все города с населением от 500 000 человек.
Еще до того, как 15 лет назад началось строительство первой высокоскоростной железнодорожной линии в Китае, критики утверждали, что ее техническое обслуживание станет невыносимым бременем, поскольку провода и рельсы неизбежно стареют. К концу прошлого года длина сети превысила длину экватора, что создало инженерную и технологическую проблему для обеспечения ее безопасной работы.
Десять лет назад Германия и Швейцария впервые признали возможность использования искусственного интеллекта для управления железнодорожным транспортом. Обе страны пытались использовать ИИ для улучшения железнодорожных сетей. Однако эти железнодорожные сети меньше китайских. Ученые из Китая многие годы разрабатывали систему, которая сможет оценивать риски, проверять оборудование и прогнозировать тенденции в области машиностроения, энергоснабжения и телекоммуникаций.
Ученые и инженеры-железнодорожники собрали и систематизировали 200 терабайт необработанных данных для обучения искусственного интеллекта, что более чем в 10 раз превышает весь объем данных Библиотеки Конгресса США. Данные поступают из различных источников, включая значения динамических сигналов, зафиксированные датчиками колес; записи движения кузова поезда; вибрации рельсов и метеорологические записи. Для обучения системы использовались колебания амплитуд тока электросети и даже записи мониторинга электромагнитного спектра. В результате ИИ повысил эффективность анализа новых данных на 85%.
По словам инженеров, алгоритмы ИИ прошли тщательную проверку человеком, чтобы гарантировать их безопасность.
