Автоматизированную систему оптимизации расписания движения ЖД-транспорта «Прогноз» разработали и внедрили в опытную эксплуатацию ученые из МФТИ. Искусственный интеллект уже помогает в организации движения поездов на стратегически важном для экономики Казахстана участке Жетыген — Алтынколь.
Этот участок железной дороги ведет на границу с Китаем. Протяженность магистрали — 191 км. Организация движения поездов на этом участке полностью автоматизирована. При штатной ситуации, когда поезда движутся по нормативному графику, никакого вмешательства в работу диспетчера не требуется. Но при малейшем временном сбое нейросеть может выдавать прогноз развития ситуации на сутки вперед, так как задержка одного поезда влечет за собой цепь событий, влияющих на дорожную ситуацию на всей магистрали.
Карта автоматизированного маршрута
На поиск пути выхода даже из аварийной ситуации (составление нового графика движения с учетом ремонтных работ и перенаправление составов на новые пути) интеллектуальной системе «Прогноз» необходимо не больше трех секунд. Для сравнения, на решение аналогичной по сложности задач профессиональному диспетчеру потребуется гораздо больше времени.
Андрей Новиков, ведущий инженер лаборатории волновых процессов и систем управления МФТИ, поясняет: «Если мы говорим про нормативный график, специалисту по составлению графиков движения (графисту) дается семь дней. За неделю он должен выстроить оптимальный график: надо учесть пожелания всех служб, согласовать с ответственными лицами изменения. Для этого иногда приходится несколько раз заново вводить данные и пересчитывать. Пересчет графика — процесс длительный. Та часть ИИ, которая делает нормативные графики, сильно помогает специалисту. Система учитывает больше 50 параметров и ограничений, критичных для организации движения: от приоритета движения конкретного состава до состояния дорожного полотна на конкретном участке».
Аппаратная диспетчера с внедренным ПО. Фото: пресс-служба МФТИ
Инженер подчеркивает: искусственный интеллект еще долго не сможет заменить железнодорожных диспетчеров. Есть ситуации, которые нейросеть разрешает не так эффективно, как опытный специалист. Однако ИИ существенно сокращает время принятия решений, подсказывая диспетчеру варианты разрешения конфликтных ситуаций.
«К примеру, у нас есть путь, на который ИИ определил бы остановку электрички. Формально для этого есть платформа на станции, в это время путь свободен для проезда. Но диспетчеры в аналогичной ситуации направляют состав на другой путь. Почему? Они принимают такое решение с учетом того, что в этот момент на соседнем пути останавливается грузовой поезд. В такой ситуации люди просто не могут покинуть вагоны – проход закрыт другим составом. ИИ не способен учесть некоторые тонкости, принять верное решение в такой ситуации может только специалист, — продолжает Андрей Новиков. — На сложных участках нейросетевая система “Прогноз” работает в качестве подсказки для диспетчера. А на малодеятельных участках, по которым за сутки проходит меньше 20 поездов, в будущем, скорее всего, процесс автоматизируют полностью. Загруженные участки, где есть маневровая работа, без профессионала работать не смогут».
Автоматизируют движение поездов ученые из МФТИ совместно с группой компаний «1520». Это один из ведущих производственно-строительных холдингов России, который специализируется на проектировании и строительстве железных дорог.
В ближайших планах команды проекта внедрить интеллектуальную систему «Прогноз» еще на одном участке железных дорог Казахстана. Искусственный интеллект будет определять движение составов на магистрали протяженностью более 300 километров.
