Что ждет железную дорогу на фоне массового применения технологий искусственного интеллекта.
В рамках научно–практической конференции «Искусственный интеллект в дорожной отрасли – TRANS AI 2024» в Сколково прошел отраслевой трек «Железные дороги – самый большой робот в мире», где участники обсудили проблемы цифровизации инфраструктурного комплекса, методы управления подвижным составом на основе искусственного интеллекта (ИИ), перспективы использования интеллектуальных систем автоматизации технологических процессов, внедрение экосистем роботов на железнодорожном транспорте и новые технологии ИИ для повышения безопасности.
Российские железные дороги сконцентрировали огромный потенциал для осуществления поэтапного качественного перехода к самой современной «умной» железнодорожной инфраструктуре, продолжают развивать комплексы диагностики технического состояния подвижного состава, располагают всеми возможностями для организации автоматического режима работы сортировочных, грузовых и участковых станций, развивают автономную беспилотную тягу, внедряют передовые системы интервального регулирования и движения поездов, реализуют концепцию цифровой железнодорожной станции (ЦЖС).
Большие данные – нефть ХХI века
Начальник департамента информатизации ОАО «РЖД» Кирилл Семион поделился прогнозами, согласно которым в период с 2025 по 2030 год произойдет увеличение на железнодорожной инфраструктуре пилотных проектов и частичной автоматизации. С 2030 по 2035 год появятся полностью автономные системы на отдельных участках железных дорог, а к 2040 году ИИ заменит машинистов локомотивов на большинстве участков железных дорог ОАО «РЖД».
«Внедрение беспилотных технологий станет результатом актуализации законодательства, модернизации железнодорожной инфраструктуры, переквалификации персонала, применения систем автоматического контроля скорости и торможения и компьютерного зрения», – сказал он.
При этом повсеместное использование беспилотных локомотивов на железной дороге не приведет к потере рабочих мест для машинистов, убежден Кирилл Семион. «Скорее всего, появится новая профессия машиниста–оператора, который сможет контролировать движение одновременно нескольких поездов. Это другая ответственность и другие условия труда. Предстоит провести исследование, как человек будет функционировать в этих условиях», – пояснил он.
Безусловно, применение ИИ существенно повышает безопасность движения и при существующем формате улучшает качество перевозок. Кроме всего прочего, применение технологий ИИ на железной дороге обеспечивает анализ больших данных, автоматическое распределение маршрутов, сверхбыстрые перевозки. Построена информационно–аналитическая система комплексной диагностики и мониторинга железнодорожной инфраструктуры для обеспечения анализа и прогнозирования состояния объектов железнодорожной инфраструктуры, их фактического остаточного ресурса.
Генеральный директор АО «НИИАС» Александр Долгий подчеркнул, что для Российских железных дорог помимо повышения эффективности очень важно соблюдать график движения, важна предсказуемость и прогнозируемость всех процессов. «Рано или поздно мы придем к тому, что беспилотное управление локомотивом станет неотъемлемой частью нашей работы. Мы вплотную подошли к решению этой задачи. Уже в начале августа на МЦК
выйдет первая беспилотная «Ласточка», правда, пока машинист будет находиться в кабине. Проводятся эксперименты по дистанционному управлению двумя машинами одновременно, – проинформировал Александр Долгий. – Результаты сравнительных испытаний машинистов и бортовой системы технического зрения показали, что такие системы кратно превосходят человека по эффективности, дальности обнаружения препятствий на путях, скорости реакции принятия решений».
От компании «РЖД» в современных условиях требуется сверхгибкость при перевозке грузов, учитывая, что за последние 2,5 года произошел разворот на восток и на юг, ускоренными темпами развиваются транспортные коридоры.
Ощутимую помощь железнодорожникам оказывает технология «виртуальной сцепки» (ВСЦ), которая позволяет управлять несколькими грузовыми составами по радиоканалу в полностью автоматизированном режиме.
Опытная эксплуатация этой системы началась в 2020 году. В 2023–м этой системой были оснащены 1567 локомотивов, в 2024–м – 1675. Общая протяженность участков внедрения ВСЦ на Восточном полигоне в 2023 году составила 5734 км. Количество поездов в режиме ВСЦ выросло в три раза и составило 71 726 поездов.
Благодаря внедрению виртуальной сцепки на Восточном полигоне в 2023 году пропускная способность выросла на 10–15%, дополнительно перевезены 5 млн тонн грузов, почти в три раза выросло количество пар поездов, проведенных по ВСЦ (с 12 225 в 2022 году до 35 863 в 2023 году).
«Уплотнение графика движения, сокращение интервала попутного следования дало в ВВП страны более 11 млрд руб. за 2022 год, – сказал Александр Долгий. – Я сторонник более интенсивного подхода к внедрению таких решений. Очевидно, что такие профессии, как машинист, расцепщик вагонов, обходчик пути, скоро устареют, им на смену придут роботизация, автоматизация, механизация процессов в рамках большого проекта цифровой железнодорожной станции. В конце 2025 года планируем выйти на высокий уровень готовности станции–автомата и тем самым нивелируем действие человеческого фактора».
В рамках комплексного подхода к применению искусственного интеллекта в ОАО «РЖД» создана цифровая платформа управления перевозочным процессом, которая станет основой роботизации в компании. «Переход к автоматическому планированию по всей сети от вариантных графиков к сменно–суточному планированию – это серьезный шаг к стабилизации, четкому соблюдению расписания движения, это очень важно для наших клиентов. В настоящее время для 16 железных дорог планируется 9 тыс. вариантных графиков, или 250 млн значений для 297 различных параметров. Это те самые большие данные, которые невозможно обрабатывать классическими аналитическими методами», – проинформировал Александр Долгий.
В конечном итоге человек будет исключен из технологической цепочки за счет внедрения механизации, автоматизации, роботизации процессов, автомат будет взаимодействовать с автоматом, что приведет к прогнозируемости конечного результата. Дело за малым: преодолеть психологический барьер для внедрения таких систем.
«До 2025 года в ОАО «РЖД» будут запущены 12 образцов роботизированных комплексов, до 2030 года – механизированы технологические процессы 26 важнейших сортировочных станций. Беспилотное движение будет не только на магистральных линиях, но и при маневрах на станциях», – нарисовал картину ближайшего будущего генеральный директор АО «НИИАС».
С точки зрения эксперта, для активного развития ИИ на транспорте необходимо: интенсивное строительство «умной» инфраструктуры; стимулирование разработки и применения робототехнических и беспилотных комплексов, в том числе для периферийных (ресурсоснабжающих) областей; инвестиции в фундаментальную науку.
Для массового внедрения методов ИИ в промышленности необходимо работать над повышением достоверности систем ИИ (более 99%), считает заместитель генерального директора АО «НИИАС» Агоп Хатламаджиян, и ключевыми факторами достижения высокой достоверности алгоритмов машинного обучения являются не только используемые методы, но и качественный представительный набор данных для обучения, что только подтверждает общеизвестный тезис о том, что данные – это нефть ХХI века.
Он рассказал о применении средств диагностики подвижного состава на ходу поезда для обеспечения безопасности и надежности перевозочного процесса на железнодорожном транспорте.
«Диагностический комплекс подвижного состава и грузов на сортировочной станции (ППСС), позволяющий проводить интеллектуальную диагностику подвижного состава на ходу поезда, стал первым масштабным инструментом в руках дирекции инфраструктуры ОАО «РЖД», который позволяет получить объективную достоверную информацию. Сравнение результатов цифровой и ручной диагностики подвижного состава на примере нескольких станций контроля показало, что система ППСС выявила около 60 тыс. вагонов, нуждающихся в ремонте, в то время как
осмотрщики – лишь 15 тыс. таких вагонов, при этом не все вагоны в наихудшем состоянии попали в ремонт. Это свидетельствует о том, насколько ИИ может быть эффективнее человека», – заявил Агоп Хатламаджиян.
Принципиальным моментом стало внесение подсистемы машинного зрения ППСС в Государственный реестр средств измерений. «Сегодня мы можем измерять параметры вагонов в движении на скорости 90 км/ч с погрешностью 1 мм. Это необходимое условие для обеспечения единства измерений и дальнейшего построения предиктивной аналитики. Более того, для системы машинного зрения это хороший результат для развития всех систем технического зрения на железной дороге, в том числе для систем беспилотного управления локомотивами», – сообщил эксперт.
В целом архитектура ППСС имеет модульную структуру, что дает возможность встраивания подсистем для достижения большей эффективности. Интеграция ППСС в технологический процесс цифрового железнодорожного сортировочного комплекса делает ее одним из важных модулей. В этой роли ППСС представляет собой цифровые ворота станции, которые обеспечивают начало обработки прибывающего подвижного состава.
По мнению Агопа Хатламаджияна, любая система, обеспечивающая безопасность, должна проходить доказательства функциональной безопасности: «В качестве одного из решений данной проблемы предлагается построение многоуровневых систем, где ИИ решает базовые задачи безопасности, а основные функции безопасности решаются на уровне программно–аппаратных подсистем с заданной жесткой логикой. Необходим переход от определения безопасности объекта к безопасности функций объекта. Это позволит задавать разный уровень безопасности для функций одного объекта, повысить надежность и безопасность, снизить затраты на разработку и эксплуатацию».
Как считает ИТ–директор дивизиона ЖАТ «Группы компаний 1520» Михаил Фомин, железная дорога имеет наибольший потенциал к созданию большого робота на фоне увеличения плотности движения и необходимости повышения скорости реакции на изменение технологической ситуации.
Специалисты компании разработали интеллектуальную систему управления процессами перевозок (ИСУПП), которая обеспечивает непрерывность и безопасность перевозочного процесса, максимально повышает эффективность работы транспортных коридоров, использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.
Применение методов, реализованных в системе ИСУПП, позволяет добиться комплексного улучшения процесса оперативного управления даже на участках железных дорог с низким уровнем цифровизации.
Привет, Валера!
Надо сказать, в ОАО «РЖД» уже используются 50 систем с применением технологий ИИ разной степени внедрения и проработки, 20 проектов с ИИ реализованы в таких сферах, как эксплуатация и обслуживание подвижного состава, инфраструктура, лояльность клиентов, управление персоналом, охрана труда, эффективное планирование и управление.
Заместитель начальника департамента информатизации ОАО «РЖД» Инесса Яковлева привела несколько примеров использования ИИ. Один из них связан с нормированием труда. Если раньше тысячи нормировщиков тратили массу времени на анализ видеозаписей для понимания времени начала и окончания операции, то сегодня сверточные нейронные сети позволяют делать это намного быстрее.
Интеллектуальный помощник, чат–бот Валера, в который загружены 200 тыс. нормативных документов, помогает консультировать по правилам документооборота.
Система интеллектуального коммерческого осмотра (АСКМ ИКО) направлена на повышение качества проведения коммерческого осмотра поездов и вагонов в пути следования и на решение задачи по переходу к безлюдным технологиям при проведении операций коммерческого осмотра поездов и вагонов. Благодаря этой системе в целом повышается уровень безопасности движения за счет своевременного выявления случаев смещения грузов, перевозимых на открытом подвижном составе.
По словам Инессы Яковлевой, перспективы применения ИИ связаны с развитием систем железнодорожной аналитики, маркетплейса в области грузовых перевозок (единственного в мире), контролем рисков при выполнении опасных работ.
Вагончик катится, перрон останется
Генеральный директор «ТМХ Интеллектуальные Системы» Андрей Романчиков рассказал о применении ИИ при решении задач управления подвижным составом. Трансмашхолдинг является крупнейшим производителем подвижного состава в России и в странах СНГ, занимает 5–е место в мире по продажам подвижного состава и выпускает полный модельный ряд. Компания осуществляет поставки в более чем 30 стран мира, доля на российском рынке поездов метро составляет 100%. В собственных инженерных центрах трудятся более 1300 инженеров, конструкторов и разработчиков.
Существуют два основных стандарта автоматизации: IEC 62290–1 и ГОСТ 70059–2022 «Системы управления и контроля железнодорожного транспорта для перевозок пассажиров в пригородном сообщении. Принципы построения и основные функциональные требования».
Например, стандарт автоматизации GOA IEC 62290–1 предполагает 4 уровня:
1) – поезд полностью управляется машинистом;
2) – ведение машинистом с функцией автоведения, когда за управление поездом при движении и его остановку отвечает автомат, а за закрытие дверей и управление при внештатных ситуациях – машинист;
3) – автоведение без машиниста, за закрытие дверей и управление при внештатных ситуациях отвечает проводник;
4) – беспилотное вождение, все функции автоматизированы.
«На стыке наших возможностей и пожеланий заказчика ТМХ разрабатывает подвижной состав и готовит производство с учетом достижения максимальной автоматизации», – сказал Андрей Романчиков. Так, для каждого типа подвижного состава определен целевой уровень автоматизации. Например, для магистрального подвижного состава (электровозы, тепловозы), метрополитена и пригородного транспорта на данный момент достигнут 2–й уровень автоматизации, к 2026 году метрополитен станет полностью беспилотным, а магистральный и пригородный транспорт достигнет 3–го уровня автоматизации. Уровень автоматизации трамвая зафиксирован на 3–м уровне до 2026 года.
По словам Андрея Романчикова, экономический эффект достигается не только от беспилотного вождения, но и на стыке внедрения нескольких технологий – машинного зрения, безопасности, предиктивного обслуживания, энергоэффективности и диспетчеризации.
«Очень интересный сегмент – маневровый и промышленный транспорт. В текущем году заканчивается проект «автомашинист» для цифровой железнодорожной станции, где будет работать полностью автоматизированный маневровый тепловоз. Основная задача – запустить его в серию и обеспечить наличие соответствующей инфраструктуры», – проинформировал гендиректор Трансмашхолдинга.
Кроме этого, «ТМХ ИС» поставляет на рынок бортовые комплексы предиктивной диагностики локомотивов, что позволяет более чем на 30% снизить количество отказов диагностируемого оборудования, а также безопасную систему дистанционного управления для обнаружения препятствий и осуществления контроля при движении вагонами вперед. Все это в целом предотвращает опасные ситуации при управлении локомотивом.
Татьяна ЛАРИОНОВА, обозреватель «ТР»
