Ученые ПГУПС предложили применять ИИ для контроля технического состояния подвижного состава
Авторы разработки планируют дополнить алгоритмами искусственного интеллекта созданную в Петербургском государственном университете путей сообщения 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.
Дополнительный «бонус» - ИИ сможет выявлять на пути зоны повышенного износа и принимать адресные меры. Алгоритмы будут сопоставлять данные датчиков с координатами инфраструктуры.
Инициатива была представлена на заседании Объединённого учёного совета «РЖД». Работы по проекту ведутся вузом совместно с холдингом в рамках программы «Приоритет 2030».
