Látni a fától az erdőt: mesterséges intelligencia segíti a brit vasúthálózatot

A vezetőfülkéből történő számítógépes képalkotás segítségével gyorsan, biztonságosan és olcsón megfigyelhető a vonal menti növényzet.

A brit vasúti infrastruktúra-kezelő Network Rail az Egyesült Királyság Ökológiai és Hidrológiai Központja (UKCEH) és a Keen AI technológiai cég konzorciumával működik együtt a brit vasútvonalakat érintő probléma kezelése érdekében. A partnerek a biodiverzitás távoli megfigyelését lehetővé tevő, innovatív megoldások kifejlesztésén dolgoznak, hogy a körülbelül 32 ezer kilométerre (húszezer mérföldre) nyújtózó, teljes brit vasúthálózatot gazdaságosan, valós időben monitorozni lehessen, látványos módon növelve a felmérő szakemberek hatékonyságát. Már csak egy tényező hiányzik: egy gyorsan mozgó tehervonat.

Az együttműködés bebizonyította, hogy a mesterséges intelligencia (AI) azonosítani képes az invazív fajokat a pálya mentén, valamint azokat az őshonos fákat, melyek potenciálisan veszélyeztetettek olyan betegségek miatt, mint például a kőrispusztulás. A valósidejű adatszolgáltatás lehetővé teszi, hogy a vasúti dolgozók megfelelő lépéseket tegyenek a Network Rail azon kötelezettségvállalásának részeként, hogy 2035-ig nettó biodiverzitás-nyereséget érjen el saját területein.

Az Egyesült Királyságban négy helyszínen dolgozó UKCEH és a birminghami Keen AI egy olyan szoftvert alkotott meg, mely a beteg kőrisfáktól a japán göncfűig mindent azonosítani képes – ez utóbbi a vasúttal szomszédos területek fő panaszforrása. A partnerek jelenleg egy olyan kamerarendszer kifejlesztésén dolgoznak, mely egy gyorsvonatra szerelve is alkalmas arra, hogy tiszta képeket készítsen a növényzetről. Eddig két sikeres tesztet hajtottak végre: az egyik Birmingham és Aberystwyth, a másik pedig Weymouth és Moreton in Dorset között zajlott, oda-vissza. A UKCEH nyilatkozata szerint a szerkezet több ezer tiszta fotót készített akár 125 kilométer (nyolcvan mérföld) per órás sebesség mellett is, ráadásul az AI szoftvere nagyon pontossággal képes a fajok azonosítására. Ez a megoldás lehet a válasz a Network Rail évi 200 millió fontos (körülbelül 92,5 milliárd forintos) növényzetgazdálkodási keretére.

Döntő szerepet játszhat azonban a teherszállítás: az árufuvarozók észrevették, hogy a maximális sebesség, aminél a rendszer hatékony, túl lassú lenne a legtöbb expresszvonatnak, viszont jól illeszkedik a tehervonatok tempójához.

A Keen AI-tól elmondták: feszegetik a lehetséges határokat a kamera sebességét, a képek minőségét és a rendszer méretét illetően, eközben megtartva a rugalmasságot és az alacsony költségeket. A csapat a rendszer továbbfejlesztésén dolgozik: növelni akarják a képrögzítés sebességét, garantálva, hogy mindegyik pontosan rögzítve legyen. A cél, hogy a rendszer 160 kilométer (száz mérföld) per órás sebesség mellett is hatékonyan működjön.

A Network Rail szerint az AI munka támogatni fogja a vállalat fenntarthatósági stratégiáját, hogy jobb egyensúlyt teremtsen a vasút üzemeltetése és a természet fejlődésének elősegítése között. A Network Rail biodiverzitás-stratégiai menedzsere, Neil Strong elmondta, az 52 ezer hektárnyi kezelt területtel és a vasút közelében élő hétmillió lakossal létfontosságú feladat a biodiverzitás javítása, mely előremutató megoldásokat igényel. A UKCEH és a Keen Ai közötti partnerség bebizonyította, hogy az AI használata biztonságosabb, gyorsabb, költséghatékonyabb és átfogóbb módja lehet a vasutat körülvevő területek megfigyelésének, továbbá segít megvalósítani a 2035-re kitűzött végső célt, vagyis a biodiverzitás nettó nyereségének elérését – számol be a Rail Freight.