В ПГУПС предложили применять ИИ для контроля состояния подвижного состава

Специалисты Петербургского государственного университета путей сообщения (ПГУПС) предложили применять ИИ для контроля технического состояния подвижного состава. Об этом сообщила пресс-служба Росжелдора.

Работы по проекту ведутся ВУЗом совместно с ОАО «РЖД» в рамках программы «Приоритет 2030». Авторы разработки планируют дополнить алгоритмами искусственного интеллекта созданную в ПГУПС систему «Рубеж», которая диагностирует состояние колесных пар поезда на ходу. Это позволит перейти от фиксации дефектов к прогнозированию состояния подвижного состава и пути.

«Нейросетевые модели анализируют параметры движения и динамические нагрузки, что позволяет выявлять неисправности на ранних стадиях. Применение специализированных ML-моделей с сегментацией по обороту колеса и анализом динамических нагрузок значительно повышает точность диагностики», — рассказала доцент кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство» ПГУПС Мария Зимакова.

Кроме того, ИИ сможет выявлять на пути зоны повышенного износа и принимать адресные меры. Алгоритмы будут сопоставлять данные датчиков с координатами инфраструктуры.

На прошлой неделе стало известно, что специалисты ПГУПС совместно с АО «НВЦ „Вагоны“» (входит в ПГУПС) разработали систему «Рубеж» для мониторинга технического состояния подвижного состава на ходу. В настоящее время проводятся эксплуатационные испытания системы на станции Ижоры-Рыбацкое Октябрьской железной дороги.

Каналы Института проблем естественных монополий (ИПЕМ) в МАХ:

ИПЕМ в МАХ

«Техника железных дорог» в МАХ