Ученые Центра компетенций НТИ «Искусственный интеллект», действующего на базе Московского физико-технического института (МФТИ), разработают «умную» систему прогнозирования и оптимизации движения транспорта, которая позволит увеличить объемы железнодорожных перевозок, сообщает информационное агентство ТАСС. В перспективе вся транспортная экосистема будет работать в автоматическом режиме. То есть поезда- беспилотники будут получать команды о снижении скорости или коррекции маршрута напрямую от интеллектуальной системы, без участия человека.
Как Вы оцениваете возможное нововведение?
Комментарии экспертов
Аналитик компании ВИСТ Групп (входит в ГК Цифра) Фёдор Глазырин
Железнодорожный транспорт по своей технической сути даже более благоприятен для внедрения автоматизации и роботизации, чем, скажем, автомобильные перевозки. Поэтому можно ожидать, что технические решения, применимые в реальных условиях, будут получены в разумные сроки и будут иметь широкий спектр применения. Основное направление работ, на наш взгляд, выбрано верно. Для существующей сейчас в России глобальной системы железнодорожных перевозок внедрение автоматической диспетчеризации, маршрутизации, планирования может дать гораздо более значительный экономический эффект, чем, скажем, создание поездов-роботов. Автоматическое планирование может обеспечить исключительную гибкость, скорость реагирования на изменение различных условий и прозрачность, которых, по мнению многих экспертов и участников рынка, так не хватает в настоящее время. Продолжающаяся реформа железнодорожной отрасли может, несомненно, многое получить от внедрения автоматизации. Мы искренне желаем успеха разработчикам.
Руководитель центра программной разработки компании Bell Integrator Александр Кузнецов
Данное нововведение мы оцениваем положительно. Подобная система, безусловно, повысит скорость реагирования на события, требующие вмешательства, позволит проводить одновременный анализ множества факторов. В целом, это должно существенно повысить безопасность и эффективность функционирования ж\д транспорта. Стоит также отметить, что автоматизация на транспорте (РЖД, метро) идет непрерывно. Но о полностью автономной экосистеме мы пока не слышали. Подобные системы точно есть за рубежом. В РФ же это, возможно, будет первый подобный проект. Данная система очень сложна в создании. Ведь, помимо сложного аналитического аппарата (программного обеспечения), здесь присутствует огромное количество аппаратных доработок на ж\д — размещение датчиков, систем видеонаблюдения и т.д. От момента начала разработки до конца внедрения таких систем, как правило, проходит несколько лет. В этом процессе будут задействованы сотни и даже тысячи специалистов самых разных направлений. В связи с высокой сложностью системы и тем, что она связана с реальным оборудованием, в такой системе много и потенциальных рисков. И их необходимо учитывать и снижать при создании системы. Например, двух- и трехкратно дублировать датчики, чтобы исключать, например, ложные срабатывания при выходе одного из датчиков из строя, т.к. подобные ложные срабатывания могут привести к принятию неверных (порой и просто опасных) решений.
Иллюстрации с сайта http://www.rbcplus.ru/