В Китае искусственный интеллект навёл порядок на железной дороге

В конечном итоге выиграет тот, кто буквально будет «пахать и строить» на ИИ, заменив человека в производственной сфере. Китай сделал важный шаг к этому: благодаря ИИ там смогли навести порядок на железной дороге.

Простой обыватель даже не может себе представить, чего стоит содержать дорогу, инфраструктуру и парк техники в порядке, а также обеспечивать движение составов. Это потенциально убыточные мероприятия с огромной ответственностью.

Китай, как и другие страны, вскоре ощутит проблемы со стареющим населением. При этом железнодорожная сеть в стране растёт и предполагает соединение высокоскоростными ж/д магистралями все города с населением свыше 500 тыс. человек. Скорость подвижного состава также растёт, что делает человеческий фактор наиболее слабым звеном.

Протокол управления данными для внедрения ИИ-алгоритмов на железной дороге в Китае был внедрён оператором национальной сети железных дорог — китайской государственной компанией China State Railway Group — в 2022 году. Доступ к данным должен был быть ограничен и защищён от стороннего вмешательства и утечек. Алгоритмы управления были проверены людьми, и только после этого они были внедрены.

Масштабные испытания начались в 2023 году. Результат ошеломил — железная дорога стала работать даже лучше, чем новая (сразу после ввода участков и составов в строй).

Датчики установлены на объектах инфраструктуры, на колёсные пары, на вагоны, чтобы учитывать вибрации, ускорение и амплитуды и это не говоря об обычной сигнальной автоматике. Объём собираемых для анализа данных достиг 200 Тбайт, а ведь это не картинки или видео, а обычные состояния регистров. Человек и сколь угодно большой коллектив не смог бы оперативно обрабатывать такой объём информации. Всё это данные о 45 тыс. км путей — это длиннее, чем экватор Земли. Обслужить всё это не хватит никакой рабочей силы.

Размещённая в Пекине система искусственного интеллекта в режиме реального времени обрабатывает огромные объёмы данных со всей страны и может предупреждать ремонтные бригады о нештатных ситуациях в течение 40 минут с точностью до 95 %. Рекомендации обычно направлены на предотвращение неисправностей — на профилактику потенциальных проблем. ИИ во всём этом потоке данных научили находить связи между событиями, которые недоступны для осознания в реальном масштабе времени.

За прошедший год ни одна из действующих высокоскоростных железнодорожных линий Китая не получила ни единого предупреждения о необходимости снижения скорости из-за серьёзных проблем с неровностями пути, в то время как количество мелких неисправностей на путях сократилось на 80 % по сравнению с предыдущим годом. Алгоритмы действуют настолько чётко, что даже повышают плавность хода в условиях сильных ветров и на мостах, снижая амплитуду колебаний составов и уменьшая нагрузку на пути и инфраструктуру. Звучит, как фантастика.

Подобные решения не только уменьшают потребность в обслуживающем персонале, но также снижают финансовую нагрузку на содержание железных дорог и, что самое важное, повышают безопасность движения. В Китае признают своё отставание от США в плане развития искусственного интеллекта, но если США не сможет конвертировать возможности ИИ в повышение производительности труда в материальной сфере, то это их преимущество будет лишь иллюзией.