На транспорт во всем мире приходится четверть мировых выбросов парниковых газов . В то время как компании рекламируют электромобили и экологичное авиационное топливо как способы сокращения выбросов от воздушных и автомобильных перевозок, уменьшению воздействия железнодорожного транспорта на климат уделяется относительно мало внимания.
Канадский стартап обратил внимание именно на этот сегмент. Компания RailVision Analytics в Монреале разработала программное обеспечение с поддержкой искусственного интеллекта, которое помогает машинистам локомотивов вносить коррективы в управление поездами, и в результате приводит к значительной экономии дизельного топлива.
Это поможет грузовым и пассажирским поездам сократить примерно на 100 миллионов тонн газов, ежегодно выбрасываемых в атмосферу.
«Это похоже на Google Maps», — говорит Дев Джейн, основатель RailVision Analytics, о своем приложении ИИ, которое можно загрузить на планшет и запустить в автономном режиме. В то время как Google Maps говорит водителям автомобилей повернуть направо или налево, приложение RailVision указывает машинистам локомотивов «бездействовать» на следующей миле или «увеличить скорость».
По сути, идея состоит в том, чтобы позволить машинистам локомотивов оптимизировать вождение так, если бы они управляли автомобилем. Водители знакомы с законом инерции Ньютона, по которому движущийся объект будет двигаться в том же направлении некоторое время, даже если на него не действует сила. Это означает, что транспортное средство может оставаться в движении — другими словами, двигаться по инерции — без использования искусственной тяги, пока трение или другие силы не остановят его.
Но «водить поезд — это как кататься на американских горках», — говорит Джейн. Длина поездов означает, что, когда поезда движутся по путям с изменением высоты, часто некоторые вагоны начинают подниматься в гору, а остальные все еще движутся вниз. Это ставит серьезную проблему перед машинистами локомотивов: должны ли они двигаться по инерции или нажимать на педаль газа, чтобы увеличить мощность?
Чтобы решить эту задачу, RailVision собирает данные о железнодорожных операциях, чтобы смоделировать динамику поезда, и использует алгоритм для определения наиболее экономичного режима движения. Хотя решение на основе ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, г-н Джейн говорит, что оно помогло Metrolinx, государственному агентству, обслуживающему миллионы пассажиров в провинции Онтарио, сэкономить более 1,5 миллиона литров дизельного топлива в течение годичного эксперимента.
