Inteligența Artificială în transportul public, provocare dezbătută la Conferințele Club Feroviar

Cum poate fi utilizată Inteligența Artificială în transportul public din România? Aceasta a fost una dintre provocările lansate la Conferințele Club Feroviar, secțiunea de operatorie și material rulant, eveniment care a avut loc la Constanța în perioada 22-23 mai 2024.

Fitilul exploziei de informații care a urmat a fost aprins de Mihai Barbu, directorul general al Telecomunicații CFR și totodată președinte al Consiliului de Administrație al Metrorex.

El a arătat că roboții pot suplini factorul uman pentru meseriile periculoase din anumite domenii. Inteligența artificială poate îmbunătăți călătoriile cu trenul și cu metroul, din mai multe puncte de vedere, a spus Mihai Barbu, care a exemplificat: planificarea și optimizarea rutelor pe baza informațiilor despre lucrări și alte impedimente, prelucrate în timp real, predicția întârzierilor, ajustări ale itinerariilor, supraveghere și securitate, analizarea comportamentelor suspecte ale unor pasageri, emiterea de facturi inteligente, sistemul de ticketing, oferte speciale, rute alternative.

”Inteligența Artificială poate fi utilizată pentru monitorizarea infrastructurii, pentru reducerea întârzierilor și închiderile de linie. Prin Inteligența Artificială sistemele de transport pot deveni mai sigure, mai prietenoase, mai rapide”, a spus Mihai Barbu.

Inteligența Artificială în transportul public: la DB, NS sau Amtrak

La rândul lui, Andrzej Cholewa, vicepreședinte al companiei poloneze Track Rec, a susținut o prezentare intitulată ”Cum poate redefini Inteligența Artificială căile ferate”. El a arătat că IA poate fi utilizată pentru managementul traficului, pentru siguranță și monitorizare, pentru managementul consumului de energie, în relația cu clienții și pentru proiectarea și planificarea investițiilor în infrastructură.

De exemplu, Deutsche Bahn utilizează IA pentru gestionarea traficului în timp real, optimizarea orarelor și rutelor trenurilor, reducând întârzierile și îmbunătățind eficiența pe rețea. MTR Corporation din Hong Kong folosește sisteme de supraveghere bazate pe Inteligența Artificială pentru a monitoriza comportamentul pasagerilor, pe bază de recunoaștere facială. Compania olandeză de căi ferate Nederlandse Spoorwegen folosește IA pentru a optimiza utilizarea energiei pentru trenurile sale, analizând datele despre viteză, încărcătură și rute pentru a reduce consumul de energie și a îmbunătăți eficienţa. Amtrak (SUA) folosește un asistent virtual bazat pe IA numit „Julie” pentru a ajuta pasagerii cu informații despre orare, rezervări de bilete și alte probleme. Network Rail (Marea Britanie) folosește IA pentru a analiza seturi mari de date pentru infrastructură, planificare și proiectare, sprijinirea deciziilor privind extinderile și modernizările rețelei de cale ferată. Metroul din Copenhaga (Danemarca) operează linii complet automatizate, folosind IA pentru conducerea autonomă a trenului, îmbunătățirea siguranței și asigurarea eficienței. Prezentarea poate fi consultată aici:

How AI is Redefining Railways_final_final

Detectarea roților calde și a roților blocate

O prezentare extrem de interesantă a avut la Conferințele Club Feroviar 2024 de la Constanța și Dorian Alexandrescu, director al voestalpine Railway Systems Romania (fosta VAE Apcarom, fabrica de schimbătoare de cale de la Buzău).

El a prezentat Zentrax, un software pentru gestionarea activelor pe parcursul întregului ciclu de viață. Prin monitorizarea și analizarea datelor provenite de la activele fixe și de la materialul rulant, se pot lua decizii bazate pe date combinate cu experiența. Aceasta este baza pentru deciziile bazate pe date (investiții, îmbunătățiri) și pentru o strategie de întreținere dinamică.

În ceea ce privește materialul rulant, structura modulară a tehnologiilor de monitorizare și diagnostic permite proiectarea unor sisteme personalizate și extinderea acestora în viitor. Pot fi atinse toate cerințele actuale și viitoare pentru operarea economică și în siguranță.

O utilizare concretă a sistemului Zentrax este detactarea roților calde și a roților blocate ale materialului rulant. Dorian Alexandrescu a arătat că în România sunt instalate 25 de detectoare de osii supraîncălzite, iar pe tronsonul feroviar Brașov-Sighișoara, aflat în curs de modernizare, vor fi instalate șase echipamente de cântărire în regim dinamic.

Oradea Transport Local, un exemplu de digitalizare

De la conferința noastră de la Constanța nu purtea lipsi un vechi prieten al Club Feroviar – directorul general al Oradea Transport Local, Adrian Revnic, care a susținut o prezentare cu tema ”Utilizarea Inteligenței Artificiale în transportul public”.

El a prezentat o sumedenie de exemple privind direcțiile de a utilizare a Inteligenței Artificiale în transportul public din Oradea, din care vom prezenta doar câteva, iar cei interesați de informația integrală o pot consulta în prezentarea integrală de la conferință, atașată. Astfel, IA este utilizată pentru determinarea timpului estimat de sosire în stație. Algoritmii de Inteligență Artificială pot analiza datele istorice referitoare la timpul de călătorie, fluxul de trafic, condițiile meteorologice și alți factori care pot afecta viteza și programul de circulație ale vehiculelor de transport public. Utilizând datele istorice și algoritmii de învățare automată, se pot construi modele predictive care iau în considerare o varietate de factori (traficul sau evenimentele neprevăzute), pentru a estima timpul de sosire a vehiculelor în stații. Sistemele de transport public pot fi echipate cu senzori și tehnologii care transmit date în timp real despre poziția vehiculelor, traficul și alte condiții de pe traseu. Algoritmii de Inteligență Artificială pot analiza aceste date în timp real și pot ajusta estimările de sosire în funcție de schimbările în trafic.

IA este folosită și pentru optimizarea rutelor. Algoritmii IA pot analiza multiple variabile, cum ar fi distanța, traficul, constrângerile de timp și preferințele utilizatorilor, pentru a genera rute optime între punctele de plecare și destinație. Astfel, utilizatorii pot beneficia de rute mai rapide și mai eficiente. Sistemele de planificare a traseului pot fi integrate cu date în timp real despre trafic, evenimente planificate sau neprevăzute și alte condiții care pot afecta călătoria. Algoritmii IA pot folosi aceste date pentru a adapta rutele și timpul estimat de sosire în funcție de schimbările din trafic sau din alte condiții.

De asemenea, IA poate învăța preferințele individuale ale utilizatorilor pe baza istoricului lor de călătorii. Astfel, aplicația poate oferi recomandări personalizate pentru rute și mijloace de transport în funcție de nevoile și preferințele fiecărui utilizator. Prezentarea completă poate fi consultată aici:

OTL_AI_20240522

Nici Societatea de Transport București nu se lasă mai prejos

Nici Societatea de Transport București nu se lasă mai prejos atunci când vine vorba de integrarea noilor tehnologii.

Prezentarea cu titlul ”Digitalizarea în Transportul Public din Municipiul București” a fost făcută de Dan Horhoianu, șeful Departamentului de IT și Comunicații din cadrul STB.

Astfel, în afara rețelei de peste 150 de puncte de vânzare și cinci automate, STB a extins gama de modalități prin care călătorii pot achiziționa titluri de călătorie, prin reîncărcare online pe site-ul STB, prin aplicația mobilă 24Pay și plata prin SMS, utilizând card bancar direct la validatoare sau cu orice alt token care emulează un card bancar (telefon, ceas Smart), prin aplicația YouthTB -> Bilet TB (utilizabilă de orice călător).

De asemenea, există posibilitatea de interconectare automată cu bazele de date cu elevi și studenți ale Ministerului Educației. Nu în ultimul rând, titlurile de călătorie se pot plăti la cele peste 2.500 de terminale Self PAY si PAY Point.

Aplicația STB permite călătorului să găsească ruta optimă între două puncte utilizând datele transmise în timp real de vehicule si algoritmi specifici. Pentru găsirea rutei, călătorii pot folosi următoarele criterii: localizare curentă, rezultate, favorite, hartă sau căutarea după numele stației/ puncte de interes. Se poate configura distanța maximă de mers pe jos (între 0 și 2 km). O facilitate nouă este componenta de dizabilități locomotorii accesibilă prin apăsarea butonului “filtru”.

Un alt element de noutate este transmiterea fișierului GTFS către Google și către alte elemente stradale de afișare informații (panouri în Aeroportul Henri Coandă Otopeni și în Gara de Nord). STB este în pregătire pentru achiziția în curs de echipamente de informare călători de tip “totem” amplasate în puncte de interes din Municipiul București.