UK Network Rail utiliza IoT, IA y aprendizaje profundo para mejorar el sistema ferroviario más antiguo del mundo

Con 20 000 millas de rieles, 30 000 puentes, túneles y viaductos, y miles de señales, la red ferroviaria más antigua del mundo está experimentando una transformación digital.

Londres . Durante la reciente AI and Big Data Expo, hablamos con Nikolaos (Nick) Kotsis, director de datos y análisis de Network Rail.

Kotsis, que se unió a Network Rail en 2019, hizo una presentación sobre cómo Network Rail usa datos de diferentes fuentes, incluidos más de 30 000 dispositivos IoT, para monitorear los rieles, detectar posibles problemas de mantenimiento, administrar la vegetación y realizar un mantenimiento predictivo.

“Network Rail es una maquinaria asombrosa”. dice Kotsis, “Pero, ya sabes, me harán la pregunta:¿por qué tenemos retrasos? Tenemos retrasos porque es una máquina muy compleja. Una pista está abierta a muchos factores, como el clima y la vegetación”.

“Los cambios repentinos en las condiciones climáticas pueden romper las vías. Y hasta hace unos cinco años, la única forma en que podíamos evitarlo era mediante inspecciones a pie. Los ingenieros tuvieron que caminar sobre la vía para identificar posibles grietas y defectos”.

"Ahora tenemos un entorno multisensor", dice. Tenemos una tecnología de sensores muy avanzada que observa la vía y luego sacamos videos reales de cámaras enfocadas en los rieles”.

“Recibimos casi medio petabyte de datos cada semana”, dice Kotsis. “El análisis de la nube no te da todas las respuestas. Debe asegurarse de transferir datos de forma segura. Para el procesamiento, la cantidad y la calidad de los datos son importantes. Y esto es lo que hace el equipo de ciencia de datos”.

Programa Infraestructura Inteligente de Red Ferroviaria (II)

En 2019, Network Rail lanzó el programa Infraestructura inteligente (II) para convertir los datos en información inteligente que pueda brindar servicios mejorados de manera efectiva para los pasajeros y los clientes de carga.

Al capturar y explotar datos precisos sobre los activos de Network Rail en toda la red de 20,000 millas, II está cambiando el trabajo de los programas tradicionales de planificación y mantenimiento a un enfoque proactivo de "predecir y prevenir". Permitirá a los equipos ver dónde están los activos, cómo se comportan, cómo se degradan y cuándo fallarán.

El programa utiliza datos capturados por sus sensores, imágenes aéreas de alta definición y LiDAR 3D, imágenes de trenes de inspección, información de los operadores de trenes (empresas privadas operan los trenes de pasajeros en el Reino Unido), videos adicionales de drones y helicópteros y otras fuentes. . Los datos consolidados por flujos de trabajo en la plataforma en la nube de Network Rail se cargan en la nube Azure de Microsoft, donde los algoritmos de IA convierten la información en programas de mantenimiento predictivo procesables.

La primera versión de Insight entró en servicio piloto hace seis meses. Incorpora capacidades de seguimiento y señalización. Por ejemplo, la herramienta alinea los datos de vía corrida sobre corrida (una representación digital de la condición de la vía) tomados a lo largo del tiempo y advierte a los equipos de mantenimiento cuando es probable que ocurran fallas; esto podría ser 28 días, 90 días o incluso más antes de que se produzca la falla. se necesita reparación.

La IA no reemplazará pronto a los humanos

“Una última cosa que mencionar es que mucha gente habla de reemplazar a los humanos”, dice Kotsis, “y cómo la IA podría reemplazar a los humanos. En algún momento en el futuro, creo que vale la pena tener el debate. Pero no creo que estemos en la etapa en la que debamos preocuparnos demasiado por este momento”.