Um relatório recente da indústria (PDF) argumenta que a rede ferroviária britânica poderá realizar mais mil milhões de viagens até meados da década de 2030, com base nos 1,6 mil milhões de viagens ferroviárias de passageiros registadas até ao final do ano de Março de 2024. A próxima década envolverá uma combinação de complexidade e controlo, à medida que mais sistemas digitais, dados e fornecedores interligados criam o potencial para mais pontos de falha.
O tema central do relatório é que a IA se tornará o sistema operacional para o transporte ferroviário moderno, não como uma coleção única e centralizada de modelos e algoritmos, mas como camadas de previsão, otimização e monitorização automatizada encontradas em infraestruturas, material circulante, pátios de manutenção e estações (pp.18-23). Esta tecnologia orientará o foco humano nos horários de trabalho diários, em vez de substituir totalmente a atividade humana.
Manutenção para se tornar preditiva e orientada por dados
A manutenção ferroviária tradicional depende de horários fixos e inspeções manuais, uma prática reativa e que exige muita mão-de-obra. O whitepaper cita a confiança da Network Rail em engenheiros percorrendo os trilhos para detectar defeitos (p.18). A IA mudará a indústria para a manutenção preditiva, analisando dados de sensores para prever falhas antes que causem perturbações significativas.
Isso envolve uma combinação de sensores e imagens, incluindo câmeras de alta definição, scanners LiDAR e monitores de vibração. Eles fornecem aos sistemas de aprendizado de máquina dados que podem sinalizar a degradação nos trilhos, na sinalização e nos ativos elétricos antes da falha (pp.18-19).
Esses programas de monitoramento podem gerar alertas com meses de antecedência, reduzindo chamadas de emergência. O prazo para prever falhas de ativos varia de acordo com o tipo de ativo. Os esforços de infraestrutura inteligente da Network Rail devem passar de “encontrar e consertar” para “prever e prevenir”.
A Network Rail enfatiza a manutenção baseada em dados e ferramentas projetadas para consolidar informações de ativos, enquanto os programas europeus de P&D (como o Europe’s Rail e seu antecessor, Shift2Rail) financiam projetos como o DAYDREAMS, igualmente voltados para a gestão prescritiva de ativos. A previsão em escala requer uma abordagem comum para alcançar a transformação.
Controle de tráfego e eficiência energética
A otimização operacional, além da manutenção preditiva, oferece retornos significativos. Os sistemas de IA utilizam dados operacionais históricos e em tempo real – posições dos trens, velocidades, previsões meteorológicas – para antecipar interrupções e ajustar o fluxo de tráfego. Os ensaios de gestão de tráfego com gémeos digitais e baseados em IA na Europa, juntamente com a investigação e os testes de condução e posicionamento assistidos por IA, poderiam aumentar a capacidade global da rede sem estabelecer mais vias (p.20).
Os algoritmos também aconselham os motoristas sobre aceleração e frenagem ideais, economizando potencialmente de 10 a 15% em energia. Considerando variações de rotas, tração e restrições de horários, a economia de energia aumenta rapidamente em uma grande rede.
Monitoramento de segurança e CFTV
As aplicações de IA visíveis concentram-se na segurança e proteção. A detecção de obstáculos usa câmeras térmicas e aprendizado de máquina para identificar perigos além da visibilidade humana. A IA também monitoriza passagens de nível e analisa imagens CCTV para detectar itens abandonados e atividades suspeitas (pp.20-21). Por exemplo, IA e LiDAR são usados para monitoramento de multidões em Londres Waterloo como parte de um conjunto de ferramentas de segurança.
Fluxos de passageiros e otimização de viagens
A IA pode prever a procura através da venda de bilhetes, eventos e sinais móveis, permitindo aos operadores ajustar o número de carruagens e reduzir a sobrelotação, afirma o relatório. A contagem de passageiros é uma aplicação de alto impacto e baixo drama: dados melhores suportam horários melhores e informações mais claras sobre os clientes.
Problemas de segurança cibernética
À medida que a tecnologia operacional converge com a TI, a segurança cibernética torna-se uma questão operacional crítica. Os sistemas legados, sem planos de substituição, representam um risco, assim como a integração de análises modernas com infraestruturas mais antigas. Isso cria condições atraentes para os invasores.
O futuro da IA no transporte ferroviário envolve sensores que funcionam em ambientes extremos, modelos confiáveis e testados pelos operadores e uma governança que trata a resiliência cibernética como inseparável da segurança física. A mensagem do relatório é que a IA chegará de qualquer maneira. A questão é se as ferrovias a adotam e controlam proativamente ou a herdam como uma complexidade não gerenciada.
(Fonte da imagem: “Train Junction” de jcgoble3 está licenciado sob CC BY-SA 2.0.)
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