Самарское АО НПЦ «ИНФОТРАНС» перевело на новый технический уровень диагностику инфраструктуры рельсового транспорта, обучив нейронные сети выявлять дефекты железнодорожных путей.
Диагностические комплексы — важнейший элемент в обеспечении безопасной эксплуатации железных дорог. Поскольку ж/д путь — достаточно сложная, да еще и «эластичная» конструкция, а многотонные поезда движутся по нему с большой скоростью, необходим постоянный контроль за правильностью его геометрии и исправностью всех элементов.
В «эру механики» для этих целей использовали специальные вагоны-лаборатории, под которыми размещали сложные механические счетно-решающие устройства, связанные со специальными столами с самописцами, фиксировавшими измерения чернилами на бумаге. Затем полученные графики анализировались специалистами с помощью специальных линеек-шаблонов. Дополняли их обходчики, проверявшие элементы пути глазами и руками.
С внедрением компьютеров на смену громоздким механическим конструкциям и графопостроителям пришли более совершенные и компактные системы, основанные на датчиках и электронных блоках. И именно ИНФОТРАНС совершил эту технологическую революцию в отдельно взятой сфере в начале 1990-х. Тогда группа самарских ученых из нескольких вузов и инженеров с оборонных предприятий увидела в этом нишу для реализации своих знаний в новых, рыночных условиях.
В компании с нуля создали программное обеспечение и оборудование с собственными электронными платами, доработанными под свои нужды датчиками, уникальными гиросистемами собственной разработки. Также пришлось выстраивать с нуля отраслевую метрологию.
«До нас метрология в железнодорожной отрасли была неразвита, — рассказывает Олег Симаков, первый заместитель генерального директора ИНФОТРАНСа по научно-технической политике. — Мы совместно с Всероссийским научно-исследовательским институтом железнодорожного транспорта начинали и развивали метрологию. Надо сказать, что на железной дороге она непростая. Ведь измеряемая система нестабильна — рельсы гнутся, амортизируют резиновые прокладки, балласт в зависимости от условий работает по-разному… Это нужно в том числе, чтобы путь не «зажимался» и колесные пары свободно катились. Поэтому данные измерений даже в одних, казалось бы, условиях разные. Была разработана методология, основанная на понятиях повторяемости, воспроизводимости и сопоставимости измерений».
Штат сотрудников, занимающихся разработками, сейчас расширился почти до 100 человек. Это методисты, программисты, конструкторы, электронщики, испытатели. Приобретенные компетенции и постоянное внедрение инноваций позволили ИНФОТРАНСу стать безусловным лидером в своей сфере в России, а также завоевать и зарубежные рынки — его комплексы эксплуатируются на железных дорогах Германии, Швейцарии, Саудовской Аравии, Китая, стран бывшего СССР.
Уже в эпоху искусственного интеллекта (ИИ) компания выступила застрельщиком новой революции в своей сфере — привлекла к обработке получаемых результатов и обучению оборудования нейросети.
Так, разработанное в ИНФОТРАНСе программное обеспечение позволило анализировать с помощью ИИ не только показания датчиков, но и изображение с видеокамер. Сопоставляя видео с картинкой в «норме», нейросеть выделяет выявленные отклонения. Так, система сигнализирует о проблемах с рельсами, о поврежденных рельсовых скреплениях, о дефектах шпал, о состоянии грузокомпенсаторов контактной сети…
При этом за счет того, что диагностические комплексы установлены на действующих поездах, которые постоянно курсируют по маршруту, ведется непрерывный мониторинг путей и создается архив данных, позволяющий оценивать изменения в динамике. Это дает возможность, например, прогнозировать необходимость ремонтных работ, а также оценивать качество их проведения.
«Использование камер в тандеме с нейросетями позволило дотянуться туда, куда не дотягивались датчики, — мы можем отслеживать состояние опор контактной сети, появление объектов в габаритах, распознавать светофоры. Внедрение нейросетей дало сплошной объективный контроль. Обходчик мог чего-то не увидеть — глаза у всех разные, ракурс может быть «не тот». Нейросети же позволили заменить обходчиков камерами с разрешением от 0,1 миллиметра», — поясняет Олег Симаков.
Еще одна опция нейросетей, которую в ИНФОТРАНСе сейчас ставят на службу в своих системах, — способность обучать датчики. Так, лазерные датчики обеспечивают более точную диагностику, но восприимчивы к внешним условиям — туман, пыль, снег, трава на путях искажают измерения. В компании разработали токовихревые всепогодные датчики, которые лишены этих недостатков, но менее точны в определенных условиях.
В ИНФОТРАНСЕ решили пойти нестандартным путем и научить новые датчики правильно работать на основе информации, получаемых от лазерных. Они устанавливают обе системы датчиков на один комплекс, где те работают одновременно, и нейросеть обучает токовихревой датчик на примере данных, поступающих с лазерного.
«У нас есть эталон — лазерные датчики. Нам нужно откалибровать токовихревые, настроить их и отсечь лишние факторы, научить одну систему датчиков работать как другая. Мы отдали эту функцию нейросетям и получили очень неплохие результаты. На днях проводим испытания на диагностическом вагоне», — поделился планами заместитель гендиректора компании.
По словам Олега Симакова, на рынке аналогов таким разработкам с использованием ИИ нет. Сейчас в компании продолжают вести работы с искусственным интеллектом, обучая нейросети новым функциям.
Автор: Александр Сидоров