UK Network Rail использует Интернет вещей, искусственный интеллект и глубокое обучение для улучшения старейшей в мире железнодорожной системы

С 20 000 миль железных дорог, 30 000 мостов, туннелей и виадуков, а также тысячами светофоров старейшая железнодорожная сеть в мире претерпевает цифровую трансформацию.

Лондон . Во время недавней выставки AI and Big Data Expo мы поговорили с Николаосом (Ником) Котсисом, директором по данным и аналитике в Network Rail.

Коцис, присоединившийся к Network Rail в 2019 году, представил презентацию о том, как Network Rail использует данные из разных источников, в том числе более 30 000 устройств Интернета вещей, для мониторинга рельсов, выявления потенциальных проблем с обслуживанием, управления растительностью и профилактического обслуживания.

«Network Rail — удивительный механизм». — говорит Коцис. — Но, знаете, мне зададут вопрос:почему у нас задержки? У нас есть задержки, потому что это очень сложная машина. Трасса открыта для многих факторов, таких как погода и растительность».

«Внезапные изменения погодных условий могут привести к поломке гусениц. А еще лет пять назад единственным способом предотвратить это были пешие инспекции. Инженерам пришлось пройтись по трассе, чтобы выявить возможные трещины и дефекты».

«Теперь у нас есть мультисенсорная среда, — говорит он». У нас есть очень продвинутая сенсорная технология, которая смотрит на рельсы, а затем мы получаем реальное видео с камер, фокусирующихся на рельсах».

«Каждую неделю мы получаем почти полпетабайта данных, — говорит Коцис. «Облачная аналитика не дает ответов на все вопросы. Вы должны убедиться, что вы безопасно передаете данные. Для обработки важны количество и качество данных. Именно этим занимается команда специалистов по обработке и анализу данных».

Программа интеллектуальной инфраструктуры Network Rail (II)

В 2019 году компания Network Rail запустила программу Intelligent Infrastructure (II), чтобы преобразовать данные в интеллектуальную информацию, способную эффективно предоставлять более качественные услуги пассажирским и грузовым клиентам.

Собирая и используя точные данные об активах Network Rail по всей сети протяженностью 20 000 миль, II переключает работу с традиционного планирования и графиков технического обслуживания на активный подход «предсказать и предотвратить». Это позволит командам видеть, где находятся активы, как они себя ведут, как они ухудшаются и когда они выходят из строя.

Программа использует данные, полученные ее датчиками, аэрофотоснимки высокой четкости и 3D LiDAR, кадры с инспекционных поездов, информацию от операторов поездов (частные компании управляют пассажирскими поездами в Великобритании), дополнительное видео с дронов и вертолетов и другие источники. . Данные, объединенные рабочими потоками на облачной платформе Network Rail, загружаются в Microsoft Azure Cloud, где алгоритмы искусственного интеллекта превращают информацию в действенные графики профилактического обслуживания.

Первая версия Insight поступила в пилотную эксплуатацию шесть месяцев назад. Он включает в себя возможности отслеживания и сигнализации. Например, инструмент упорядочивает данные о пути (цифровое представление состояния пути), полученные с течением времени, и предупреждает бригады техобслуживания о возможных неисправностях — это может быть за 28 дней, 90 дней или даже больше до того, как требуется ремонт.

ИИ не заменит человека в ближайшее время

«И последнее, что следует упомянуть, это то, что многие люди говорят о замене людей, — говорит Коцис, — и о том, как ИИ может заменить людей. В какой-то момент в будущем, я думаю, стоит провести дебаты. Но я не думаю, что мы находимся на том этапе, когда нам нужно слишком беспокоиться об этом моменте».