Автономные поезда позволят снизить издержки и увеличить безопасность

0
275

Автономный поезд — поезд, который использует машинное обучение и датчики для движения без помощи машиниста или диспетчера.

В отличии от пассажирских автомобилей или грузовиков —  поезд движется по ограниченному пути, в котором он должен понимать свое окружение. Это сильно упрощает типы решений для автономного вождения, которые необходимо принять.

Системы поездов были построены на многолетних технологиях — от аппаратных сигнальных систем до диспетчеров с радиочастотой.

Теперь поезда используют такие инструменты, как интернет, сложные датчики и, все чаще, глубокое обучение на GPU.

Это большое изменение для отрасли, которая была отличительной чертой оригинальной промышленной революции.

«Будущее умных поездов»

«Мы собираемся в будущее умных поездов. Технология меняется от технологии треков к технологиям в поезде», — сказал Дерэль Вуст, управляющий директор 4TEL Pty Ltd, австралийской частной компании, работающей над экспериментальной программой глубокого обучения в Новом Южном Уэльсе.

Пример высоких издержек для более старых технологий поезда развивается в многомиллиардном проекте метрополитена на базе МТС в Нью-Йорке, сказал Вуст в беседе на Технологической конференции GPU в начале этого года. Губернатор Эндрю Куомо сказал в своем выступлении, что в этом случае потребуется 40 лет для модернизации всей системы.

По оценкам отчета, проект MTA будет стоить около 20 миллиардов долларов в течение 35-летнего периода. Вуст сказал, что решение на основе поездов AI позволит свести к минимуму значительную часть этих расходов и будет завершено быстрее.

4TEL ориентирован на повышение безопасности, снижение издержек на инфраструктуру и непрерывное машинное обучение для систем поездов. Многие видят роль, которую играют операторы поездов, совершенные автоматическими системами ускорения и торможения. «Многие из несчастных случаев, которые мы видим в нашей повседневной жизни, обычно можно отнести к человеческой ошибке», — сказал Вуст.

Работая с John Holland, инжиниринговой компанией, у 4TEL есть контракт, который дает возможность использовать свой новый подход, основанный на машинном обучении, к поездам в Региональной сети стран Нового Южного Уэльса. На этом этапе Ууст хочет собрать данные и посмотреть, как они работают с поведенческими моделями.

Компания имеет пилотную программу в Новом Южном Уэльсе для своей технологии Horus, которая использует инфракрасные и оптические камеры и алгоритмы машинного обучения для предоставления программного обеспечения для работы в поезде. Horus работает на платформе NVIDIA DRIVE.

Симуляторы отслеживания

Компания Wust является одной из немногих железнодорожных фирм, которые занимаются разработкой автономных поездов с использованием так называемых «цифровых двойных» моделей, которые позволяют моделировать среду, отражающие их железнодорожные сети.

Швейцарская федеральная железнодорожная компания, которая управляет почти 5 000 миль железных дорог в стране шириной 200 миль, была в GTC, чтобы рассказать о своих усилиях по обновлению систем поездов, чтобы они работали вовремя.

Она поддерживает сложную систему, состоящую из комбинации высокоскоростных поездов и медленно движущихся грузовых поездов, требующих около 13 000 переключателей, которые помогают контролировать движение смешанных поездов.

Известный как SBB, компания перевозит более 1,2 миллиона пассажиров в день. Она управляет своими собственными электростанциями, которые поставляет в свои поезда электроэнергию почти исключительно с использованием возобновляемых источников и является одной из крупнейших в Швейцарии компаний. «Что может вас удивить, так это то, что мы также являемся крупной софтверной компанией, — сказал Эрик Нигрен, аналитик по бизнес-аналитике и исследователю AI в компании.

Научно-инновационная платформа компании, возглавляемая Дирком Абельсом, использует суперкомпьютер NVIDIA DGX-1 AI для симуляций, а также для глубокого обучения для оптимизации расписания поездов и диспетчеризации.

SBB интегрировал всю свою географическую информацию в свою среду моделирования, позволяя взаимодействовать с данными поездов в режиме реального времени диспетчерами поездов в виртуальной обстановке.

Кроме того, он разработал функции безопасности, чтобы обеспечить автоматические тормозные системы локомотивов, которые в настоящее время работают в симуляции. «У нас есть обнаружение столкновения, которое способно работать в течение половины секунды», — сказал Адриан Эгли, бизнес-аналитик и эксперт HPC для SBB.

Отслеживание обслуживания

Кроме того, General Electric работает над системами поездов, которые объединяют камеры, программное обеспечение и технологию GPU для управления поездами. GE имеет контракт с индийскими железными дорогами на локомотив в Бангалоре для испытания своих технологий.

Компания продает оборудование, а также свою систему на основе подписки, которая включает аналитику. GE Transportation использует NVIDIA DGX-1, а также другие графические процессоры NVIDIA для обучения. Для определения моделей бортового локомотива GE рассматривает платформу NVIDIA Xavier и графические процессоры P100.

General Electric Transportation работает над изменением планового технического обслуживания на «прогностическое и предписывающее» использование ИИ, экономя деньги без ущерба для безопасности.

GE работает над использованием своей системы передних камер для обеспечения безопасности поездов, а также контроля. «Можем ли мы сделать локомотив достаточно умным и самонадеянным, чтобы начать осматривать свой собственный трек?» — сказал Даттарай Рао, главный архитектор GE Transportation, который выступал в GTC.

Как и другие, GE принимает так называемый цифровой подход двойного типа или смоделированную железнодорожную сеть. GE использует его для постоянной информации о состояниях пути и помогает планировать техническое обслуживание.

4TEL Wust сказал, что довольно легко представить, что поезда, собирающие данные через бортовые камеры и датчики, могут собирать данные с противоположных путей, например, обструкцию рельса. Это поможет поезд обеспечить информацией о возможных дорожно-транспортных происшествиях.