Kolej to ocean danych. Każdy pojazd, każde urządzenie, każda linia zasilająca i sygnałowa lub łącze służące do przesyłania danych mogą być badane w czasie rzeczywistym na wiele sposobów. jeżeli w kolejowym ekosystemie rozmieścimy odpowiednią liczbę czujników mierzących wielkości fizyczne, dostaniemy potężny strumień danych opisujących stan systemu w czasie rzeczywistym. Dotychczas nikt tego nie robił, bo nie istniały skuteczne metody analizy tak ogromnych zbiorów danych w krótkim czasie. Sytuacja zmieniła się wraz z rozwojem technologii takich jak: hurtownie danych, uczenie maszynowe i uczenie głębokie, przetwarzanie brzegowe czy AI.
Sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z rozpoznawaniem wzorców i odstępstw od nich, a do tego – w porównaniu z analitykami – znacznie dokładniej identyfikuje anomalie w działaniu urządzeń. Dlatego jednym z możliwych zastosowań AI w transporcie szynowym jest identyfikowanie wczesnych etapów awarii, które mogą wywołać pożar. Do sygnałów alarmowych można zaliczyć okresowe zmiany napięcia i natężenia prądu towarzyszące iskrzeniu, większe zużycie prądu przez silniki napędzające agregaty w sytuacji, gdy rośnie tarcie na osiach i szereg innych zmiennych. W połączeniu z danymi środowiskowymi – takimi jak np. temperatura w przedziale maszynowym, natężenie hałasu czy charakterystyka wibracji – algorytm AI może z powodzeniem rozpoznać nadmierne zużycie podzespołów i zasugerować interwencję serwisu na długo przed wystąpieniem awarii, pożaru albo innego niebezpiecznego zdarzenia.
Podsumowanie
Zapewnienie skutecznej ochrony przeciwpożarowej w transporcie szynowym to wyzwanie o rosnącej skali i złożoności. Dziś podstawę bezpieczeństwa stanowią: bezpośrednia obserwacja, systemy detekcji (np. dSAT), oraz automatyczne systemy gaśnicze, jednak ich działanie ma w dużej mierze charakter reaktywny – odpowiadają na już istniejące zagrożenie. Prawdziwy przełom w tej dziedzinie przyniesie zmiana paradygmatu: przejście od gaszenia pożarów do przewidywania i eliminowania ich przyczyn.
Kluczową rolę w tej transformacji odegrają nowoczesne technologie, a zwłaszcza sztuczna inteligencja. Zdolność AI do analizy dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym i identyfikacji najdrobniejszych anomalii na długo przed wystąpieniem krytycznej awarii otwiera drogę do stworzenia systemów wczesnego ostrzegania o niespotykanej dotąd skuteczności. Taka proaktywna ochrona, oparta na inteligentnym monitoringu i predykcji, to przyszłość, która może fundamentalnie podnieść poziom bezpieczeństwa i niezawodności całego sektora kolejowego.
Andrzej Domka
Autor specjalizuje się w tematyce naukowo-technicznej
