Việc ứng dụng AI trong mạng lưới đường sắt tại Anh sẽ không chỉ dừng lại ở bảo trì dự đoán mà còn hiện diện trong nhiều lĩnh vực khác của mạng lưới phức tạp này.
Một báo cáo ngành gần đây [PDF] lập luận rằng mạng lưới đường sắt của Anh có thể thực hiện thêm một tỷ chuyến hành trình vào giữa những năm 2030, dựa trên con số 1,6 tỷ chuyến hành trình đường sắt chở khách được ghi nhận tính đến cuối tháng 3 năm 2024. Thập kỷ tới sẽ bao gồm sự kết hợp giữa tính phức tạp và khả năng kiểm soát, khi nhiều hệ thống kỹ thuật số, dữ liệu và các nhà cung cấp liên kết với nhau tạo ra tiềm năng cho nhiều điểm hỏng hóc hơn.
Chủ đề chính của báo cáo là AI sẽ trở thành hệ điều hành cho đường sắt hiện đại, không phải dưới dạng một tập hợp các mô hình và thuật toán tập trung duy nhất, mà là các lớp dự đoán, tối ưu hóa và giám sát tự động được tìm thấy trong cơ sở hạ tầng, đầu máy toa xe, bãi bảo trì và nhà ga (trang 18-23). Công nghệ này sẽ dẫn dắt sự tập trung của con người trong lịch trình làm việc hàng ngày thay vì thay thế hoàn toàn hoạt động của con người.
Bảo trì đường sắt truyền thống dựa trên các lịch trình cố định và kiểm tra thủ công, một phương pháp mang tính phản ứng và thâm dụng lao động. Sách trắng trích dẫn việc Network Rail dựa vào các kỹ sư đi bộ dọc theo đường ray để phát hiện các khiếm khuyết (trang 18). AI sẽ chuyển đổi ngành sang bảo trì dự đoán, phân tích dữ liệu từ các cảm biến để dự báo các sự cố trước khi chúng gây ra gián đoạn đáng kể.
Điều này bao gồm sự kết hợp của các cảm biến và hình ảnh, bao gồm máy ảnh độ phân giải cao, máy quét LiDAR và máy theo dõi độ rung. Những thiết bị này cung cấp cho các hệ thống học máy dữ liệu có thể cảnh báo tình trạng xuống cấp trong đường ray, hệ thống tín hiệu và các tài sản điện trước khi xảy ra sự cố (trang 18-19).
Các chương trình giám sát này có thể tạo ra cảnh báo trước nhiều tháng, giúp giảm các cuộc gọi khẩn cấp. Khung thời gian dự báo sự cố tài sản thay đổi tùy theo loại tài sản. Những nỗ lực về cơ sở hạ tầng thông minh của Network Rail nên chuyển đổi từ “tìm và sửa” sang “dự đoán và ngăn ngừa”.
Network Rail nhấn mạnh vào bảo trì dựa trên dữ liệu và các công cụ được thiết kế để hợp nhất thông tin tài sản, trong khi các chương trình R&D của châu Âu (như Europe's Rail và tiền thân của nó là Shift2Rail) tài trợ cho các dự án như DAYDREAMS, tương tự nhằm mục đích quản lý tài sản theo quy định. Việc dự đoán ở quy mô lớn đòi hỏi một cách tiếp cận chung để đạt được sự chuyển đổi.
Tối ưu hóa hoạt động, ngoài bảo trì dự đoán, mang lại lợi nhuận đáng kể. Các hệ thống AI sử dụng dữ liệu hoạt động trực tiếp và lịch sử—vị trí tàu, tốc độ, dự báo thời tiết—để dự báo sự gián đoạn và điều chỉnh lưu lượng giao thông. Các thử nghiệm quản lý giao thông dựa trên bản sao số và AI tại châu Âu, cùng với nghiên cứu và thử nghiệm lái tàu và định vị có sự hỗ trợ của AI, có thể tăng tổng công suất mạng lưới mà không cần đặt thêm đường ray (trang 20).
Các thuật toán cũng tư vấn cho người lái tàu về cách tăng tốc và phanh tối ưu, có khả năng tiết kiệm 10-15% năng lượng. Xem xét các biến thể của tuyến đường, sức kéo và các hạn chế về lịch trình, việc tiết kiệm năng lượng sẽ được cộng dồn nhanh chóng trên toàn bộ mạng lưới lớn.
Các ứng dụng AI hữu hình tập trung vào an toàn và an ninh. Phát hiện chướng ngại vật sử dụng máy ảnh nhiệt và học máy để xác định các mối nguy hiểm ngoài tầm nhìn của con người. AI cũng giám sát các điểm giao cắt và phân tích cảnh quay CCTV để phát hiện các đồ vật không có người trông coi và hoạt động khả nghi (trang 20-21). Ví dụ, AI và LiDAR được sử dụng để giám sát đám đông tại London Waterloo như một phần của bộ công cụ an toàn.
AI có thể dự báo nhu cầu bằng cách sử dụng doanh số bán vé, sự kiện và tín hiệu di động, cho phép các đơn vị vận hành điều chỉnh số lượng toa xe và giảm tình trạng quá tải, báo cáo cho biết. Việc đếm hành khách là một ứng dụng có tác động cao, ít gây tranh cãi: dữ liệu tốt hơn hỗ trợ lịch trình tốt hơn và thông tin khách hàng rõ ràng hơn.
Khi công nghệ vận hành hội tụ với CNTT, an ninh mạng trở thành một vấn đề vận hành quan trọng. Các hệ thống cũ, thiếu kế hoạch thay thế, gây ra rủi ro, cũng như việc tích hợp các phân tích hiện đại với cơ sở hạ tầng cũ hơn. Điều này tạo ra các điều kiện thu hút những kẻ tấn công.
Tương lai của AI trong ngành đường sắt bao gồm các cảm biến hoạt động trong môi trường khắc nghiệt, các mô hình được các đơn vị vận hành tin cậy và thử nghiệm, và quản trị coi khả năng phục hồi mạng là không thể tách rời khỏi an toàn vật lý. Thông điệp của báo cáo là AI sẽ đến bất kể điều gì. Câu hỏi đặt ra là liệu các hãng đường sắt có chủ động áp dụng và kiểm soát nó hay thừa hưởng nó như một sự phức tạp không được quản lý.
