AIが将来のスマートマスモビリティソリューションへの道を切り開く

2030年までに人口の60%が都市部に住むようになると推定されています。現在そして将来に必要な条件は、都市中心部への大勢の人々の効率的な移動です。都市化の進展はこれに大きく依存します。さまざまな公共交通機関の中で、鉄道は乗客1人当たり1キロメートルあたりのエネルギー消費量で最も効率的で効果的です。

しかし、鉄道が優先的な選択肢となるためには、鉄道が安全で信頼性が高く、利用可能でなければなりません。現在、この目標を達成するための最も費用対効果の高い手段はデジタル化となっています。列車の制御をデジタル信号システムに引き渡すことで、速度とブレーキが完璧に最適化され、より多くの列車をより速い速度とより短い間隔で安全に運行できるようになります。このデジタル介入により、資本支出を増やすことなく容量を増やすことができ、乗客はより短く、より信頼性の高い移動を体験できます。このように、鉄道のデジタル化のメリットは世界的な効率化につながります。

人工知能は人為的ミスのリスクを最小限に抑え、鉄道の安全性を向上させる

人工知能は列車の安全性の向上に重要な応用があります。現在、鉄道システムが近代化されるにつれ、無人列車運行を含む自動信号システムでは、安全性と効率性を向上させるために組み込みの人工知能 (AI) が採用されています。これらのシステムには、障害物を識別するための画像とデータをキャプチャする AI 搭載カメラが装備されており、オペレーターはリアルタイムでメンテナンスや是正措置を講じることができます。また、線路の状態をチェックし、安全に影響を及ぼし脱線の可能性を回避する可能性のある異常を運行者に通知することもできます。

人工知能は乗客とオペレーターの体験を向上させます

人工知能は、列車の安全性、スケジュール、速度管理に役立っています。AI アルゴリズムは、リアルタイムのデータを分析することで、予期せぬ混乱や乗客の需要の変化に合わせて列車の時刻表を調整できます。これにより、待ち時間が短縮され、時間厳守が向上します。乗車率を予測し、乗客にピーク時間を避けるよう誘導し、運行会社が電車や駅での乗客の分布や流れをよりよく把握できるようにし、乗客密度をリアルタイムで予測して制御するのに役立ちます。列車の需要と供給をこのように一致させることにより、コストを含む運行条件が最適化されます。

人工知能は事業者の収益創出の最適化を支援している

列車の安全性、効率性、寿命を確保するには定期的なメンテナンスが必要です。ただし、メリットを最大化するには、メンテナンスのためのダウンタイムを最小限に抑える必要があります。そこで、デジタル テクノロジーによって予測的かつリアルタイムのメンテナンスが可能になります。鉄道信号における人工知能には予測保守が含まれており、AI がデータを分析して鉄道インフラや列車の潜在的な故障を予測します。これにより、メンテナンスを事前にスケジュールし、ダウンタイムを短縮してシステムの信頼性を向上させることができます。しかし、これには課題も伴います。これらには、高品質で最新のデータの必要性と、データのプライバシーの確保が含まれます。

要約する

人工知能は自動化において重要な役割を果たします。自動運転列車には、安全性の向上、運行コストの削減、容量の増加など、さまざまな利点があります。自動列車制御、自動列車保護、自動列車監視などのシステムを組み合わせることで、運行会社はより少ないリソースでより多くのことを実現し、車両のスケジュールを立て、無駄とリスクを減らしてパフォーマンスを向上させる微調整されたネットワークに変えることができます。

自動化により、路線で処理できる列車の数が増え、列車間のスケジュールが 1 分未満に短縮されるため、乗客の収容能力が拡大します。列車の運行を自動化すると予測可能性が生まれ、柔軟性が向上します。メンテナンスなどのサービスは、車両運用コストの大部分を占めます。

明らかに、AI は鉄道をよりスマートに、より効率的かつ持続可能なものにする上で重要な役割を果たします。未来の鉄道は、AI 主導の洞察を通じて運用のあらゆる側面が最適化されるインテリジェント ネットワークです。鉄道システムは持続可能な輸送手段を提供し、エネルギー効率が良く、渋滞を減らし、気候変動の緩和に重要な役割を果たします。デジタル化は列車の制御と安全性の向上、遅延の削減、乗客体験の向上、容量の増加に役立ち、それによって気候変動の緩和に貢献します。人工知能が進歩し続けるにつれて、鉄道技術はより大きな革新を達成し、将来の世代に、より環境に優しく、より安全で、より効率的な輸送手段をもたらすことが期待されています。