Применение искусственного интеллекта способно привести к оптимизации процессов во многих областях работы железнодорожного транспорта. На данный момент ВНИИЖТ разрабатывает и внедряет комплекс инструментов, направленных на сбор, хранение, обработку и анализ больших данных в рамках информационной системы "Доверенная среда". Также наша команда ведет разработку голосового помощника машиниста, что актуально для машинистов, работающих в одно лицо.

Максим Кулагин, главный специалист Центра технологических информационных систем ВНИИЖТа. Поскольку выбор программных продуктов, реализующих множество методов машинного обучения, достаточно широк, основной фактор эффективного применения искусственного интеллекта на железнодорожном транспорте – это данные. Без данных нет и машинного обучения. Определить достаточность данных можно, только обучив ряд алгоритмов, а также сравнив оценки качества работы алгоритмов с установленными критериями.

Применение искусственного интеллекта способно привести к оптимизации процессов во многих областях работы железнодорожного транспорта. Например, применение методов компьютерного зрения позволит компании решить целый спектр разнообразных проблем, связанных с автоведением (детектирование и распознавание объектов на путях), безопасностью и комфортабельностью железнодорожных вокзалов (детектирование и распознавание лиц для выявления подозрительных лиц или контроль и определение возможных беспорядков в разных частях вокзала). Методы распознавания и семантического анализа речи могут применяться при управлении локомотивом в одно лицо с помощью интеллектуального голосового помощника машиниста, который может общаться с машинистом и контролировать регламент переговоров. Также система распознавания речи может применяться и для оптимизации процессов управления. Например, при проведении совещаний и составления протоколов она могла бы выделять ключевые темы из проведенного совещания для автоматического создания протокола совещания.

Для задач, связанных с оптимизацией технологических процессов и прогнозным анализом, можно выделить области оценки и прогнозирования состояния инфраструктуры, подвижного состава – для определения вероятности отказа, анализа работы локомотивной бригады – для определения вероятности совершения нарушений безопасности движения. Такие системы активно применяются уже сейчас на сети и продолжают активно разрабатываться как в нашем институте, так и в других институтах РЖД.

ВНИИЖТ разрабатывает и внедряет комплекс инструментов, направленных на сбор, хранение, обработку и анализ больших данных в рамках информационной системы "Доверенная среда". "Доверенная среда" позволит специалистам-технологам проводить анализ данных для интересующих их задач с применением мощнейших алгоритмов машинного обучения (в том числе глубоких нейронных сетей). При этом технологам не потребуется глубоких знаний в области ИИ, так как система сама проанализирует множество различных алгоритмов и подберет наиболее оптимальный для поставленной задачи. Также в рамках "Доверенной среды" уже в этом году планируется произвести внедрение моделей машинного обучения по прогнозированию поведения машиниста с точки зрения возможности совершения им нарушения, а также выявления предотказного состояния оборудования локомотивов различных серий.

Наша команда ведет разработку голосового помощника машиниста, что в настоящее время актуально для машинистов, работающих в одно лицо. Целью разработки является повышение уровня безопасности движения поездов путем осуществления контроля за полнотой и качеством выполнения регламента переговоров в кабине машиниста. Данная технология будет включать в себя алгоритмы: распознавания речи в условиях шума; семантический анализ речи и понимание контекста голосового сообщения; формирование корректного голосового ответа.