Разработана база для управления пропускной способностью путей с помощью ИИ

В Ростовском государственном университете путей сообщения разработана математическая модель, которая формализует эксплуатационные работы железнодорожных участков. Она позволит понимать потенциал пропускных возможностей каждого перегона и использовать эти данные при организации дорожного движения с применением искусственного интеллекта.

Авторы исследования учли такие параметры, как количество путей на участке, наличие электрификации, допустимые межпоездные интервалы, станционные перерывы. Также были обозначены возможные состояния для железнодорожной инфраструктуры. Например, работает ли перегон в условиях полной или ограниченной загрузки, проводятся ли ремонтные работы. Для поездной группы предусмотрено два состояния — движется ли она по перегону или находится в режиме готовности. В свою очередь диспетчер может корректировать скорость состава, указывать, когда ему начинать движение, а когда — останавливаться.
Эти эталонные состояния являются базой для будущего нейросетевого программирования.
Экспериментальную проверку модели авторы предлагают провести на цифровой модели железнодорожного участка Высочино-Тимашевская. Она создана в Ростовском государственном университете путей сообщения и является частью учебно-лабораторного комплекса «Виртуальная железная дорога».

Сейчас благодаря работе диспетчеров на железной дороге аварийные ситуации сводятся к минимуму. Однако с увеличением пропускной способности участков проводить в непрерывном режиме расчеты и на их основе формировать новые графики человек не сможет. Если к процессу подключить искусственный интеллект, это может открыть дополнительные возможности по увеличению пропускной способности участков.

«Оценка пропускной способности железнодорожного участка имеет важное значение для планирования эксплуатационной работы не только для перевозчика, но и для грузоотправителей, которым важно выполнение сроков доставки», - отмечают авторы исследования.

Внедрение ИИ в управление движением — новый этап в автоматизации железной дороги. Уже сейчас разработаны виртуальные сцепки и системы беспилотного вождения отдельных поездов. Появление нейросетей, которые помогают диспетчерам, позволит снизить межпоездные интервалы без ущерба для безопасности дорожного движения.