Alstom använder AI för att förbättra tågtrafikens radiokommunikation

Järnvägsföretaget Alstom implementerar artificiell intelligens (AI) för att öka tillförlitligheten och effektiviteten i tågens radiobaserade kommunikationssystem. Företaget har utvecklat en lösning som använder maskininlärning för att diagnostisera och förutsäga potentiella problem med radioförbindelser innan de uppstår.

Traditionellt krävs regelbundna underhållsinspektioner, ofta sexmånadersintervaller, oavsett om det finns ett faktiskt behov. Alstoms nya system möjliggör riktat underhåll, där insatser endast görs när och där det är nödvändigt. Detta minskar behovet av kostsamma och tidskrävande inspektioner och minimerar driftstörningar som påverkar passagerarnas reseupplevelse. Andrea Staino, Senior Expert in Data Science & AI på Alstom, förklarar att AI eliminerar onödigt underhåll, vilket leder till färre störningar för passagerarna.

Systemet identifierar orsaker till signalavbrott, såsom smuts, antennfel eller kabelskador, och möjliggör riktade åtgärder. Komplexa problem som tidigare krävde omfattande felsökning identifieras och åtgärdas nu automatiskt av AI-systemet. Detta effektiviserar driften och förbättrar den övergripande tillförlitligheten.

Alstom utforskar AI:s tillämpningar ytterligare inom järnvägssektorn, inklusive autonom tågtrafik, detektering av hinder och signaler samt digital tågkontroll. Bland pågående projekt finns automatisering av logganalys för signalutrustning, optimering av energiförbrukning för fordonsflottor och utveckling av virtuella modeller av järnvägstillgångar.

Företaget strävar efter att utveckla robusta, rättvisa och förklarliga AI-system som ökar säkerheten och tillförlitligheten inom tågtrafiken. En viktig aspekt är att säkerställa att människor känner förtroende för AI-systemens beslut genom transparens och påvisad säkerhet och tillförlitlighet.