迈向“铁路部门人工智能集成路线图”

该项目由CINI(国家校际计算机科学联盟)通过Valeria Vittorini教授(意大利那不勒斯费德里科二世大学)协调，并由Francesco Flammini教授(瑞典林奈大学)进行技术管理。项目联合体还包括荷兰代尔夫特理工大学(Delft University of Technology)和英国利兹大学(Leeds University)，这两所大学在铁路运输研究方面有着悠久的传统和很高的声誉。

该项目还得到了一个工业咨询委员会的支持，包括欧盟铁路局(ERA)、日立铁路STS、第一铁路、MathWorks、Nederlandse Spoorwegen(荷兰铁路)和Prorail。项目启动近三年后，在交通领域最负盛名的研究期刊上发表了重要成果，总结了铁路领域几个领域的愿景和成就，如预测性维护(包括数字的双胞胎)，轨道容量优化，延迟预测，事故诊断，以及基于机器学习的障碍物检测和信号识别的自动驾驶。

项目成果为发展铺路

目前，无人驾驶列车被降级到非常特定和受控的环境中，例如配备站台纱门的地铁。该项目的成果将使在区域铁路等开放环境中运行的自主列车的开发向前迈进一步，利用人工视觉检测轨道上的人员和其他障碍物等异常情况。该项目的其他成果包括在平交道口进行智能故障检测，目前在故障检测方面存在相当大的困难、成本和延误。智能摄像机的使用具有非侵入性的视频和音频异常(例如，延迟或缓慢的障碍关闭，或不规则的警报信号)的早期识别，将节省大量费用，同时提高平交道口的安全性，这是许多铁路运营商的优先事项之一，因为由于设备故障未能及时检测到，事故发生率很高。

在优化方面，该项目旨在提高轨道能力和应对中断方面取得重要成果。在这种情况下，值得一提的是虚拟耦合的远见范例，它允许两列或多列火车虚拟耦合并像一个车队一样行驶，由于车头时距减少，在容量方面具有明显的优势。在这些领域，考虑到航空电子和汽车等其他部门的成就，进行了初步的技术转让分析，在这些部门，合作驾驶的概念是在几年前以组队的名义提出的。

该项目已经吸引了全球大型协会和公司的兴趣，这要归功于一系列关于人工智能(AI)在铁路，即AI4RAILS，创建作为项目传播活动的一部分。这些会议吸引了许多演讲者，如UIC铁路部门主任Christian Chavanel和伦敦理工大学研究与创新部门负责人Giorgio Travaini欧洲铁路联合承诺(EU-Rail(前身为Shift2Rail)，即欧盟在地平线欧洲框架下建立的公私合作伙伴关系，旨在加速新技术的发展，提高欧洲铁路行业的竞争力。

Flammini教授说:“AI4RAILS系列会议使来自世界各地的学术界和工业界专家能够分享项目成果和挑战。”“事实上，它已经创造了一个对所谓的‘智能铁路’发展感兴趣的新社区。”

该项目计划于2023年6月结束，届时将探索各个领域的用例和实验，包括基于深度神经网络等复杂人工智能模型的计算机视觉、异常检测和自动优化应用。

Flammini教授:“欧洲社区的期望是，该项目将作为试验和未来项目的跳板，旨在通过利用人工智能和机器学习领域的最新发展和最先进的技术，提高铁路性能、可靠性和安全性。”

Flammini教授总结道:“欧洲社区的期望是，该项目将作为试验和未来项目的跳板，旨在通过利用人工智能和机器学习领域的最新发展和最先进的技术，提高铁路性能、可靠性和安全性。与此同时，我们在模拟环境中进行了进一步的实验，我们已经发现工业界对该项目的结果表现出了极大的兴趣，并提出了几项合作请求，因为这实际上是研究人员第一次尝试将人工智能在铁路中的挑战正式化并提供答案，包括安全、可靠性和认证等方面。这限制了自动驾驶汽车的引入，即使是在汽车等不那么保守的行业。”

欧盟旨在加强其在可持续发展方面的战略目标及其在铁路方面的创新领导地位，铁路被认为是最绿色的交通工具RAILS该项目将制定新的标准，并为实现这些雄心勃勃的目标确定精确的路线图。