Российские ученые научили искусственный интеллект создавать расписание поездов за 5 секунд. В отличие от используемых сейчас программ нейросеть учитывает около 30 дополнительных параметров, таких как наличие других составов на пути или изменение скорости поезда из-за изменения ландшафта. Это позволит создавать более точные расписания без участия человека. Впрочем, искусственный интеллект не сможет предсказать аварии или внеплановые работы на путях, и здесь потребуется внимание специалиста.
Сейчас железнодорожники используют для составления расписания программы, которые создают график движения за секунду. Проблема в том, что эти решения учитывают только расположение линий, светофоров и маршрут. Программы не берут в расчет, например, наличие других составов на пути или изменение скорости поезда из-за изменения ландшафта. В итоге графики получаются неточными.
Российские специалисты предложили решить эти проблемы с помощью искусственного интеллекта. Разработкой занимаются в центре компетенций Национальной технологической инициативы (ЦК НТИ) по направлению «Искусственный интеллект» (ИИ) на базе МФТИ. В предлагаемом решении искусственный интеллект может учитывать около 30 факторов при составлении расписания. Среди них правила изменения скорости поезда в зависимости от показаний системы сигнализации, особенности движения составов (например, ускорение и замедление, начало или окончание движения), зависимость скоростных характеристик от физических параметров поезда, приоритетность типов поездов и другие. На формирование графика у нейросети должно уходить 5 секунд.
Разработчики использовали так называемую теорию игр. Нейросеть обучается на реальных данных. То есть чтобы применить ее для составления расписания на той или иной железной дороге, необходимо давать искусственному интеллекту информацию о ней.
— Главный «игрок» — это поездной диспетчер, пошагово взаимодействующий с поездами в динамической среде, — пояснил директор по разработке «умных» систем управления транспортом в рамках ЦК НТИ по направлению ИИ в МФТИ Роман Горбачев. — Цель «игры» — достижение всеми поездами конечных точек маршрутов с минимальным отклонением по времени от нормативного графика движения с учетом всех заданных ограничений. В основе разработки лежит нейросеть. Она связана с программным блоком имитационного моделирования. Он воспроизводит работу устройств железнодорожной автоматики и телемеханики: строит виртуальную модель дороги со всеми подробностями.
При моделировании путь поезда разбивается на элементы — участки дороги, которые сейчас открыты для движения или закрыты. Состояние элементов меняется со временем согласно плану.
Для старта моделирования задается время и дата построения прогнозного графика, а также список поездов с их параметрами. Составы стартуют с заданной начальной скоростью при учете характера движения, соответствующего показаниям сигналов по пути их следования. Система визуализирует движение поездов на компьютере — оператор может наблюдать, как они преодолевают свой путь. Пройденное расстояние на каждом временном шаге зависит от типа поезда, характеристик его движения и показаний сигналов светофоров. Продолжается это до тех пор, пока все поезда не достигнут конечных точек маршрута или не покинут участок.
Параллельно отслеживаются вновь прибывающие или сформированные поезда. На основе полученных после всего моделирования данных нейросеть снова строит расписание, пока не будет достигнут оптимальный вариант. Если система несколько раз подряд получила одно и то же расписание, значит, это и есть наилучший вариант.
— Разработка ученых из МФТИ — это вариант решения классической задачи коммивояжера, когда человеку надо максимально быстро объехать несколько городов, — пояснил ведущий научный сотрудник лаборатории проблем компьютерной безопасности СПИИРАН Андрей Чечулин. — Человек с этой задачей справиться хорошо не может: оператор способен учесть лишь ограниченное число параметров. Перебором вариантов эту задачу решить тоже сложно, с увеличением количества поездов компьютер перестает справляться с расчетами. Поэтому на помощь приходит искусственный интеллект, который способен найти оптимальную комбинацию остановок и движения поездов. Считаю, что разработка ученых из МФТИ перспективна и может найти применение на практике.
Сейчас авторы с помощью нейросети уже разработали расписание для однопутного диспетчерского участка Монгольской (Улан-Баторской) железной дороги протяженностью 125 км.
— Хотелось бы отметить, что график и расписание — вещи разные. График в отличие от расписания составляется, чтобы скоординировать действия ЖД-предприятий и их работ, а расписание составляют именно для продвижения по участкам. Любое уточнение или интеллектуализация функций в этой области только поощряется, — прокомментировал разработку заведующий кафедрой «Управление эксплуатационной работой» Петербургского государственного университета путей сообщения императора Александра I Алексей Котенко.
Аварии или плановые работы нейросеть предсказать, конечно, не сможет. Однако если внести их в модель, она скорректирует движение составов за те же 5 секунд. По мнению Алексея Котенко, это особенно важно для практического применения системы. Сегодня проблемы, возникшие из-за аварии или внеплановых работ, решают люди — исходя из своего опыта и знаний. Да и по законодательству это должен делать человек. Но если нейросеть предоставит варианты решения, это будет ощутимым подспорьем для специалиста.
