ЖУРНАЛ СТА №2/2022

Однако природа конкуренции и не- обходимость роста делает ИИ всё более привлекательным для ж/д транспорта и сопутствующих ему отраслей. Консалтинговое агентство McKensie в конце 2019 года организовало глобаль- ный опрос [3], который показал очень многообещающие тенденции для компа- ний, внедряющих ИИ, и в том числе почти 25% увеличение использования ИИ по сравнению с прошлым годом, рост доходов на 44% и снижение зат- рат в сферах бизнеса, где использует- ся ИИ. Почти четверть опрошенных благодаря ИИ увеличили доходы более чем на 25% за счёт роста объёмов обслу- живания. Таким образом, ИИ принесёт железным дорогам высокую прибыль, стимулирующую их рост. Кроме этого, существуют и другие, косвенные факто- ры, также подталкивающие внедрение ИИна железных дорогах. Познакомимся с ними. Малые форм-факторы Помимо снижения затрат, вторым возможным фактором, способствую- щим развитию ИИ в железнодорожной отрасли, являются эволюционные из- менения в вычислительной технике. Бортовая электроника, эксплуатируе- мая на подвижном составе железнодо- рожных дорог и особенно в вагонах, часто ограничена габаритами, поэто- му физические размеры могут стать решающим фактором. В отличие от прежних времён, когда сам вычис- литель занимал бо́льшую часть системы, современные компьютерные системы гораздо более компактны. Например, компьютеры на модуле, встраиваемые процессорные платы стандарта РС/104 и даже высокопроизводительные одно- платные серверы, устанавливаемые в одном шасси с другими платами, уже не требуют для себя дополнительного про- странства. Больше данных Объём данных, производимых желез- нодорожной инфраструктурой, продол- жает расти в геометрической прогрес- сии. Огромное количество неструкту- рированной информации, называемой «большими данными», исходящей от множества служебных устройств, дат- чиков, сетевого оборудования, серверов данных и т.д., даёт веские основания для использования ИИ. Система, осна- щённая ИИ, сможет в режиме реально- го времени детально проанализировать все поступающие данные, принять пра- вильное решение и тем самым повы- сить эффективность, безопасность, сер- вис и прибыль. Интернет вещей + M2M Два класса оборудования, устройства Интернета вещей (IoT) и автоматиче- ские устройства, взаимодействующие между собой по принципу «машина-ма- шина» (М2М), генерируют очень боль- шие потоки данных. Устройства M2M и IoT – это торго- вые автоматы, кассовые аппараты, точ- ки продаж и др. Они взаимодействуют напрямую с другими подключёнными устройствами или передают информа- цию по проводной или беспроводной двухточечной сети в сервер обслужи- вания. Множество из них также пред- назначено для сбора и генерации различных отчётов, предупреждений, временныˆх меток, видео – т.е. самой различной информации: от текущей, повседневной до критически важной. К 2025 году прогнозируется рост коли- чества IoT-устройств в диапазоне от 21,5 млрд до более чем 75 млрд. Ускорение обработки информации с помощью графического процессора Глубокое обучение на основе графи- ческого процессора (ГП) приобретает всё большее значение в работе супер- компьютеров с ИИ за счёт высокой степени параллелизма и ускорения работы нейронных сетей. Применение ГП NVIDIA или других производите- лей на соответствующих компьютер- ных платформах позволит железнодо- рожным компаниям использовать их вычислительную мощность для уста- новки больших рабочих нагрузок и более высоких скоростей в приложе- ниях на основе ИИ и режимах, близких к реальному времени. Такие системы смогут использовать потоковую обра- ботку видео с камер для отслеживания пути, приближающегося поезда, обна- ружения любых возможных препят- ствий и принятия соответствующих мер без участия человека. Эта прогно- зирующая и предписывающая функция заменит ручные проверки, которые ча- сто занимают часы и требуют значи- тельных материальных затрат. Влияние всемирной пандемии Последняя тенденция, способствую- щая внедрению ИИ, появилась в нача- ле 2020 года. Пандемия COVID-19 рас- пространилась по всему миру, услож- нив, а затем и полностью прекратив возможность свободного передвижения людей между странами. Во многих ме- стах потребовались защитные маски, особенно на объектах массового скоп- ления людей, таких как вокзалы. Эти ме- ста могут легко переполниться и способ- ствовать распространению COVID-19. С помощью ИИ системы наблюдения могут контролировать железнодорож- ные станции и выявлять потенциально опасные для человека зоны. Таким образом, внедрение ИИ спо- собствует устранению рисков распро- странения вируса, защите и сохране- нию человеческих жизней. П ЕРСПЕКТИВНЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ ИИ ДЛЯ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ Сегодня ИИ – это новая, быстро развивающаяся технология. По мере развития компьютерной индустрии ожидается дальнейшее расширение сфер использования ИИ, и его распро- странение на железных дорогах также будет ускоряться. Следующие примеры уже существующих и будущих прило- жений ИИ – это только начало. Служба поддержки клиентов на базе ИИ От чат-ботов в социальных сетях, колл-центров с ИИ и до человекопо- добных роботов, предоставляющих важную информацию на станциях с ин- тенсивным движением, везде будет применяться ИИ. Технологии на осно- ве ИИ, такие как преобразование речи в текст, синтез речи и робототехника, помогут давать ответы в режиме реаль- ного времени. Компании уже эксплуа- тируют подобные системы для сниже- ния затрат на обслуживание клиентов и высвобождения персонала для более сложных случаев, где требуется вни- мание специалиста. Также ожидается улучшение этих сервисов, повышение точности, более естественное взаимо- действие и повышение качества обслу- живания. Автоматизация движения поездов (АТО) Международная ассоциация обще- ственного транспорта [4] оценивает уровень автономии железнодорожного транспорта по шкале от 0 до 4, где 0 – наличие проводников и поездной бри- гады, а 4 – полностью автоматизиро- ванный поезд, работающий без при- смотра специалистов и обслуживающе- ОБ ЗОРЫ СТА 2/2022 25 www.cta.ru