"Наш алгоритм позволит разрабатывать оптимальные стратегии управления железнодорожными составами, адаптированные к конкретным условиям – состоянию путей, загрузке состава, рельефу местности. В перспективе такие системы помогут железным дорогам экономить электроэнергию и продлить срок службы поездов, что особенно важно для дальних грузовых перевозок", – цитирует ТАСС доцента Омского государственного университета путей сообщения Станислава Истомина.
Модель обучили на записях более чем 1500 реальных поездок грузовых составов с электровозами на участках Западно-Сибирской железной дороги. Алгоритм рассчитывает суммарное сопротивление движению с учетом факторов, которые не отражаются в чисто теоретических моделях, – от износа пути до погодных условий. По оценке разработчиков, расхождение между расчетным и фактическим временем в пути не превышало одной минуты. В ближайшее время систему планируют проверить в реальных условиях эксплуатации на российских железных дорогах.
РФ входит в тройку стран с самой протяженной сетью железных дорог, более трети из них электрифицированы. Линии активно задействованы в пассажирских и грузовых перевозках, что делает задачу снижения энергопотребления и оптимизации режима движения особенно актуальной. Существующие физические модели обычно игнорируют износ инфраструктуры, погоду и особенности конкретного состава, что ограничивает их эффективность. Гибридный подход призван закрыть эти пробелы.
Специфика Западно-Сибирской магистрали: грузы, климат и рельеф
Западно-Сибирская железная дорога (ЗСЖД) – один из самых мощных и грузонапряженных полигонов всей сети РЖД. Проходя по территории Кемеровской, Новосибирской, Омской областей и Алтайского края, эта магистраль выступает главным связующим звеном между сырьевыми регионами Сибири, промышленным Уралом и портами европейской части России. Именно здесь зарождается основной поток российских тяжеловесных поездов, груженных кузнецким углем, а также нефтепродуктами и строительными материалами.
Условия работы на ЗСЖД считаются экстремальными для железнодорожного транспорта. Резко континентальный климат Сибири оборачивается перепадами температур от плюс 35°C летом до минус 40°C зимой, что напрямую влияет на сцепление колес с рельсами, плотность воздуха и сопротивление движению. Кроме того, профиль пути в этом регионе сочетает в себе как равнинные участки, так и сложные предгорные рельефы с затяжными подъемами, где грузовые электровозы расходуют колоссальные объемы энергии.
Physics-Informed Machine Learning: физический каркас для искусственного интеллекта
Созданная российскими учеными гибридная модель управления движением поездов относится к классу технологий Physics-Informed Machine Learning (PIML). Эта передовая технология (машинное обучение, опирающееся на физику) объединяет гибкость современных нейросетей со строгими законами естественных наук. В отличие от классического ИИ, действующего по принципу "черного ящика" и опирающегося исключительно на исторические данные, PIML-модели изначально создаются с учетом фундаментальных законов природы – механики, термодинамики или электродинамики. Математические уравнения встраиваются прямо в архитектуру алгоритма, задавая ему жесткие физические границы.
Главное преимущество такого подхода – высокая надежность и предсказуемость в критически важных отраслях. Обычная нейросеть при нехватке данных или в нестандартной ситуации может "галлюцинировать" и выдать математически верное, но физически невозможное или опасное решение. В архитектуре PIML законы физики выступают в роли жесткого предохранителя: система мгновенно блокирует любые расчеты, которые нарушают законы сохранения энергии, массы или импульса. Это позволяет обучать ИИ быстрее, использовать значительно меньшие объемы данных и гарантировать абсолютную безопасность вычислений.
Цифровой путь: как РЖД внедряет искусственный интеллект
Российские железные дороги (РЖД) на протяжении нескольких лет последовательно реализуют стратегию цифровой трансформации, в которой искусственный интеллект играет ключевую роль. Главным полигоном для внедрения беспилотных технологий стало Московское центральное кольцо, где беспилотные электропоезда "Ласточка" с системами технического зрения и нейросетями работают в режиме регулярных пассажирских перевозок.
Помимо пассажирского движения, элементы ИИ активно используются в грузовой логистике. На крупнейших сортировочных узлах, таких как станция Лужская Октябрьской железной дороги, локомотивы осуществляют роспуск вагонов в автоматическом режиме, где алгоритмы рассчитывают скорость скатывания для безопасной сцепки. Нейросети в холдинге также применяются для предиктивной аналитики – они анализируют данные с датчиков, чтобы заранее выявлять износ инфраструктуры и предотвращать поломки.
