Оглавление

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

Филиал Самарского государственного университета путей сообщения в г. Нижнем Новгороде

Л. Ю. Катаева

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ

Данное пособие представляет собой вводный курс в технологию искусственного интеллекта на железнодорожном транспорте с использованием MS Excel. Основное внимание уделяется практическим аспектам решения задач, таких как регрессия, классификация, кластеризация, анализ временных рядов, обнаружение аномалий, уменьшение размерности данных, работа с текстом и построение деревьев решений. Представлены примеры решения оригинальных практических задач железнодорожной отрасли с помощью MS Excel, а также практические упражнения для закрепления изученного материала. Пособие может быть использовано как студентами вузов, так и специалистами, занимающимися анализом данных в различных областях. Курс подходит как для начинающих, так и для тех, кто уже имеет некоторый опыт работы с машинным обучением. Учебное пособие предназначено для студентов всех направлений подготовки в Филиале Самарского государственного университета путей сообщения (СамГУПС) в г. Нижнем Новгороде.

ВВЕДЕНИЕ

Интеллектуальные системы, разработанные в рамках области компьютерных наук, известной как искусственный интеллект (ИИ), способны выполнять задачи, которые требуют наличия человеческого интеллекта. Современные технологии позволяют широко применять ИИ в различных отраслях, включая железнодорожный транспорт. Внедрение технологии искусственного интеллекта на железнодорожном транспорте может заметно повысить эффективность и безопасность системы. ИИ способен автоматизировать процессы, управлять ресурсами, обнаруживать и предотвращать аварии, а также улучшать качество обслуживания пассажиров. В этом учебном пособии рассмотрены основные принципы использования технологии искусственного интеллекта (ИИ) при решении профессиональных задач студентами, обучающимися железнодорожным специальностям. Показаны различные аспекты, связанные с применением ИИ, включая машинное обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение и другие. Здесь представлены примеры успешного применения технологии искусственного интеллекта на железнодорожном транспорте. Рассмотрены различные области, где ИИ может быть использован, такие как управление транспортными потоками, обнаружение и предотвращение аварий, оптимизация использования ресурсов, повышение уровня обслуживания пассажиров и многое другое. Цель данного пособия — ознакомить читателей с основами применения технологии искусственного интеллекта на железнодорожном транспорте и предоставить практические рекомендации по ее использованию. Хочется верить, что данное пособие будет интересно и полезно инженерам и специалистам железнодорожного транспорта, а также всем, кто интересуется технологией искусственного интеллекта и ее применением на практике.

О ПОТЕНЦИАЛЕ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ

Искусственный интеллект (ИИ) — это технология, которая позволяет компьютерам обучаться на основе данных и делать прогнозы. В железнодорожной отрасли искусственный интеллект может использоваться для решения различных задач, таких как предсказание сбоев оборудования, оптимизация маршрутов движения поездов, управление движением и т. д.

Он уже сейчас стал мощным инструментом для улучшения эффективности, безопасности и качества обслуживания пассажиров на железнодорожном транспорте. С помощью Excel, которое является широко используемым инструментом для анализа данных, можно применять различные методы анализа данных, такие как машинное обучение, анализ временных рядов и статистический анализ. Эти методы могут помочь определять оптимальные маршруты, управлять ресурсами и обеспечивать безопасность на железнодорожном транспорте. Для студентов железнодорожников знание и применение ИИ на железнодорожном транспорте может стать важным фактором в их профессиональном росте, расширении их возможностей при решении профессиональных задач и повышении квалификации.

Одним из примеров того, как ИИ может повысить безопасность на железной дороге, является использование предиктивного обслуживания. Предиктивное обслуживание — это практика использования передовой аналитики и алгоритмов машинного обучения для выявления потенциальных отказов оборудования до их возникновения.

В контексте железнодорожной безопасности это может включать использование датчиков для сбора данных о работе компонентов поезда, таких как тормоза, колеса и подшипники. Затем эти данные могут быть проанализированы с помощью алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей и аномалий, указывающих на потенциальные проблемы.

Прогнозируя вероятность возникновения отказов оборудования, железнодорожные компании могут принять упреждающие меры для решения этих проблем до того, как они приведут к авариям или другим инцидентам, связанным с безопасностью. Например, бригады технического обслуживания могут быть направлены на ремонт или замену компонентов до того, как они выйдут из строя, что снижает риск схода поездов с рельсов или других аварий.

Еще один способ повышения безопасности на железных дорогах с помощью искусственного интеллекта — использование технологии компьютерного зрения для мониторинга железнодорожных переездов и железнодорожных путей в режиме реального времени. Эта технология может быть использована для обнаружения и предупреждения операторов железных дорог о потенциальных угрозах безопасности, таких как транспортные средства или пешеходы, которые выходят на пути, или неисправные сигналы на переездах. Он может использоваться для прогнозирования аварийных ситуаций и выявления потенциальных проблем в оборудовании, что позволяет предотвратить возможные аварии. ИИ способен значительно повысить безопасность на железных дорогах, предоставляя железнодорожным компаниям инструменты, необходимые для обнаружения и устранения потенциальных рисков безопасности до того, как они приведут к авариям или другим инцидентам.

Системы управления движением поездов, основанные на искусственном интеллекте, могут оптимизировать маршруты и расписание движения поездов, что позволяет уменьшить время в пути и сократить затраты на топливо и тем самым существенно улучшить эффективность перевозок.

Использование систем распознавания речи можно использовать для автоматического ответа на вопросы пассажиров, а системы перевода языков — для обеспечения комфорта и безопасности при перевозке иностранных пассажиров.

К ос