Sztuczna inteligencja na kolei, cz. 4

Analiza i planowanie ruchu

Algorytmy AI można z powodzeniem stosować do optymalizacji rozkładów jazdy, doboru taboru obsługującego konkretne połączenia, planowania służb załóg pociągów i pracy stacji rozrządowych, kolejności załadunku wagonów, odprawiania pociągów itp. Im większa skala planowania, tym większe korzyści z zastosowania sztucznej inteligencji.

Materiałem do obliczeń mogą być dane historyczne o przewozach, potokach pasażerskich, warunkach pogodowych, liczby bagaży przewożonych przez pasażerów albo dane o zachorowaniach na choroby przenoszone drogą kropelkową. Efektem działania algorytmu mogłyby być rozkłady jazdy zoptymalizowane dla określonej pory roku, z uwzględnieniem aktualnych ograniczeń w ruchu pociągów, wskazaniem najbardziej odpowiedniego taboru itd.

Przykładem systemu wykorzystującego AI do analizy ruchu pasażerów jest narzędzie niemieckiej firmy Xovis Germany GmbH. Wykorzystuje ono czujniki zlokalizowane na stacjach kolejowych do określania punktów, w których pasażerowie rozpoczynają podróż, i tych, w których ją kończą. Możliwa jest analiza podróży pojedynczej osoby (bez identyfikowania jej tożsamości) oraz grup osób. Dane o dużej liczbie indywidualnych zachowań pasażerów można z powodzeniem wykorzystać do przewidywania stopnia zapełnienia pociągów, identyfikowania wąskich gardeł czy też optymalizacji rozkładów jazdy w celu lepszego skomunikowania poszczególnych pociągów.

Andrzej Domka