Network Rail moderniza la red ferroviaria más antigua del mundo con IoT, IA y Deep Learning

Con 20.000 millas de raíles, 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 Analítica en Network Rail.

Kotsis, quien se unió a Network Rail en 2019, dio una presentación sobre cómo Network Rail usa datos de diferentes fuentes, incluyendo más de 30.000 dispositivos IoT, para monitorear los raíles, detectar posibles problemas de mantenimiento, gestionar la vegetación y realizar mantenimiento predictivo.

«Network Rail es una maquinaria asombrosa», dice Kotsis, «Pero, ya saben, me harán la pregunta: ¿por qué tenemos retrasos? Tenemos retrasos porque es una máquina muy compleja. Una vía está expuesta a muchos factores, como el clima y la vegetación».

«Los cambios repentinos en las condiciones climáticas pueden romper las vías. Y hasta hace tal vez cinco años, la única forma en que podíamos prevenir eso era solo mediante inspecciones a pie. Los ingenieros tenían que caminar sobre la vía para identificar posibles grietas y defectos».

«Ahora tenemos un entorno multi-sensor», dice. «Tenemos una tecnología de sensores muy avanzada que observa la vía, y luego obtenemos video real de cámaras enfocadas en los raíles».

«Recibimos casi medio petabyte de datos cada semana», dice Kotsis. «La analítica en la nube no te da todas las respuestas. Necesitas asegurarte de transferir los datos de forma segura. Para el procesamiento, la cantidad y calidad de los datos son significativas. Y esto es lo que hace el equipo de ciencia de datos».

Programa de Infraestructura Inteligente (II) de Network Rail

En 2019, Network Rail lanzó el programa de Infraestructura Inteligente (II) para convertir los datos en información inteligente que pueda ofrecer servicios mejorados para clientes de pasajeros y 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 la planificación tradicional y los horarios de 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), video adicional de drones y helicópteros, y otras fuentes. Los datos consolidados por flujos de trabajo en la plataforma cloud de Network Rail se suben a Microsoft Azure Cloud, donde algoritmos de IA convierten la información en programas de mantenimiento predictivo accionables.

La primera versión de Insight entró en servicio piloto hace seis meses. Incorpora capacidades de vía y señalización. Por ejemplo, la herramienta alinea datos de vía run-on-run (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 necesite la reparación.

La IA no va a reemplazar a los humanos pronto

«Una última cosa que mencionar es que muchas personas hablan 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 necesitemos preocuparnos demasiado por este momento».