Speech of the general director of the research and design institute for information technology, signaling and telecommunications in railway transportation, the Russian railways company, doctor of engineering I.N. Rosenberg

Full Text

Российские железные дороги сегодня – это 88 тыс. км эксплуатационной длины путей, более 5,5 тыс. станций, 30 тыс. самоходных единиц подвижного состава, миллионы вагонов с использованием нашей инфраструктуры, около 1 млн штатных сотрудников и более 1 трлн 200 млрд руб. годового оборота.

Для более эффективного управления всей этой сложной системой с учётом приоритетов научно-технологического развития Правительство Российской Федерации и правление ОАО "Российские железные дороги" в декабре 2017 г. одобрили проект "Цифровая железная дорога". Его ключевые наукоёмкие составляющие – искусственный интеллект, нейротехнологии, интеллектуальные транспортные и телекоммуникационные системы, большие данные, промышленный интернет вещей, беспроводная связь, компоненты робототехники, включая беспилотный железнодорожный транспорт.

Особое место в общей программе инновационного развития железных дорог отведено технологиям на основе геоинформационных систем. ГИС-технологии занимают центральное место в решении задач интеллектуализации управления железнодорожной инфраструктурой и перевозочным процессом, обеспечения безопасности движения поездов. Они используются для формирования единого временно́го информационного пространства на всей сети железных дорог, пространственной и временно́й синхронизации всех реализуемых на железных дорогах бизнес-процессов, информирования диспетчерского аппарата о текущей ситуации, реализации эффективных алгоритмов принятия решений и технологических процессов с использованием геопространственных данных. Мы интегрировали ГИС-технологии с глобальными навигационными спутниковыми системами, оснастили их средствами беспровод­ной цифровой связи, и к настоящему времени именно они стали наиболее эффективным, реально действующим инструментом цифрового управления сетью железных дорог, их пространственной интеграции в международные транспортные коридоры.

За последние годы совместно с институтами РАН и ведущими вузами была разработана научная методология когнитивного геоинформационного управления сложными распределёнными техническими системами. Реализована технология геокодирования и комплексной обработки геоданных, предложены математические модели и алгоритмы адаптивной навигации на основе спутниковых данных и цифровых моделей железнодорожного пути. На основе этих исследований созданы опытные системы управления беспилотным железнодорожным транспортом, в частности, на станции Лужская Октябрьской железной дороги маневровый локомотив управляется уже без участия машиниста с использованием интервальной бессветофорной интеллектуальной системы.

Разработанные в НИИАС технологии управления подвижным составом нашли применение при осуществлении проекта Московского центрального кольца, что позволило перевезти за последние 2 года 222 млн пассажиров.

Одна из важнейших задач, стоящих перед отраслью в ближайшие годы, – расширение сети железных дорог. А для этого требуется прогноз развития транспортной системы. Мы должны представлять, какой объём грузов и в каких направлениях будет перевозиться через 10 – 15 лет. Без научных данных, в том числе с использованием дистанционного зондирования Земли, в моделировании грузопотоков не обойтись. Вот почему так важно, на наш взгляд, продолжать отраслевые исследования в тесной кооперации с институтами РАН.

Необходимо объединить усилия с академической наукой и в других областях, таких как климат, атмосферные явления, потому что инфраструктура, в том числе железнодорожная, крайне зависима от погодных условий. Пример – обледенение контактной сети, представляющее немалую опасность. У нас созданы ситуационные центры, мы предоставляем информацию диспетчерам для принятия решений, но необходимого массива разнообразных данных, которые может предоставить только наука, не хватает. Большую опасность представляет оттаивание мерзлотных грунтов в зоне Байкало-Амурской магистрали. Необходимы постоянные наблюдения за состоянием рек, озёр и других водоёмов в зонах, где много мос­тов и других объектов железнодорожной инфраструктуры.

Крайне важно развивать системы искусственного интеллекта. Это касается, в частности, когнитивного анализа геопространственных данных и решения других задач формализованного математического семантического описания, получаемого в результате обработки данных мобильного лазерного сканирования, геодезических измерений, и всё это в едином высокоточном координатном пространстве. Необходимо разработать модели неопределённости и проанализировать возможности их использования в интеллектуальных системах, которые позволяют обрабатывать информацию, являющуюся зачастую неточной, неопределённой и противоречивой, и уже на основе этого анализа обеспечивать корректную поддержку принятия решения. Здесь интересны подходы к теории не­определённости, базирующейся на теории неточных вероятностей, включая теорию неаддитивных мер, теорию функции доверия, теорию возможности, а также ряд моделей из теории нечётких множеств. Без фундаментальных исследований мы не сможем справиться с этими задачами.

В заключение ещё раз подчеркну: успех проекта "Цифровая железная дорога" возможен только при объединении усилий отраслевых учёных и учёных Российской академии наук.

About the authors

Research and design institute for information technology, signaling and telecommunications in railway transportation, the Russian railways company

Author for correspondence.
Email: vestnik@eco-vector.com

Doctor of Engineering Sciences, CEO

Russian Federation, Moscow

Supplementary files