Opis
Wraz z rozwojem nowoczesnych systemów informatycznych coraz szersze zastosowanie w transporcie szynowym znajdują cyfrowe metody przetwarzania informacji z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Sieci neuronowe inspirowane strukturą neuronów w ludzkim mózgu oferują możliwości podniesienia efektywności działań oraz poziomu bezpieczeństwa i dostępności w transporcie szynowym. Dzięki elastyczności wykorzystania różnorodnych typów sieci neuronowych możliwe jest dostosowanie metod do zagadnień związanych z badaniem infrastruktury transportu szynowego oraz taboru. Przetwarzanie danych, w tym m.in. analiza sygnałów oraz rozpoznawanie obrazów, może znacząco usprawnić procesy eksploatacyjne i utrzymaniowe dzięki łatwej implementacji oraz wysokiej skuteczności działania. Wykorzystując dane dostarczane z urządzeń peryferyjnych umieszczonych w pojazdach lub na infrastrukturze, sieci neuronowe mogą identyfikować potencjalne usterki i prognozować moment, w którym konieczne będzie podjęcie działań konserwacyjnych. Dzięki temu możliwe jest zapobieganie poważniejszym awariom oraz planowanie utrzymania w sposób bardziej efektywny, co prowadzi do zmniejszenia kosztów eksploatacji i poprawy bezpieczeństwa. Przedstawione przez autorów przykłady wdrożenia elementów głębokiego uczenia do obszarów związanych z transportem szynowym wskazują na potencjał połączenia tradycyjnych metod pomiaru z nowoczesnymi metodami informatycznymi w celu analizy oraz optymalizacji procesów, a w rezultacie poprawę efektywności operacyjnej, bezpieczeństwa i jakości usług.
