Поиск  
 
Горячая тема
Позиция
Женщина и бизнес
Социальная защита
Инновации
Индустриальная Россия
Наследие
Тетрадь домохозяйки
Страшно интересно
Транспорт без цензуры
Дети и динозавры
Наши любимцы
Ваша пенсия
Скорая юридическая помощь
Смейся и не плачь
Безопасность
Объявления и приглашения
Автор проекта:
Татьяна Колесник

Учредители:
ЗАО "Агроимпэкс-96",
ООО "Деловой ритм"

Главный редактор:
Татьяна Колесник
E-mail: delritm@mail.ru

Территория распространения:
Российская Федерация,
зарубежные страны
Адрес редакции: 111673,
г. Москва, ул. Суздальская, д. 26, к. 2

Мнение редакции не обязательно
совпадает с мнением авторов.
При перепечатке ссылка
на онлайн-газету обязательна.

ЭЛ № ФС 77 - 43976. STOPSTAMP.RU
("Без штампов") 22.02.2011



Яндекс.Метрика

 Компьютерная аналитика организует вагонопотоки

Генеральный директор IBM в России и СНГ Андрей Филатов о системах дополненного интеллекта, кибербезопасности и оптимизации использования подвижного состава

 

– Андрей, в какой момент на помощь железнодорожникам приходит компьютерная аналитика?

– Национальная компания французских железных дорог  SNCF внедрила сенсоры, которые собирают акустическую информацию с колёсных пар во время прохождения по полотну пассажирских поездов. По анализу этой информации можно прогнозировать, в каком месте полотно требует ремонта или где возможны отказы технических устройств. Когда начинаются акустические изменения фона, это значит -  что-то происходит, и наша система аналитики, которая обрабатывает информацию, поступающую с сенсоров, указывает на неисправность или необходимость замены. Таким образом можно заблаговременно избежать аварий.

Компания IBM уже много лет фокусируется на индустриальных решениях. Это решения конкретных задач в различных областях деятельности человека. Эксперты интерпретируют полученную информацию в знание, очень важно систематизировать полученные разнообразные данные и извлекать из них пользу. Мы нарабатываем для железнодорожной отрасли экспертизу, как с помощью современных IT-технологий повысить эффективность, сократить издержки, сделать компании более прибыльными и конкурентоспособными.

– Как вам видится место и роль железных дорог в транспортной отрасли России?

– Для России характерна конкуренция не внутри железнодорожной отрасли (здесь, скорее, мы наблюдаем сотрудничество и взаимодействие участников рынка), а конкуренция железнодорожного транспорта с автомобильным, авиационным и трубопроводным. Мы видим, как на рынке может быстро меняться распределение сил. Это можно наблюдать на рынке заказа такси. Так, как делают это сейчас, ещё несколько лет назад никто не делал. Но пришли новые информационные технологии, и стало совершенно иначе. Пример показывает, как быстро может меняться мир вокруг нас.

Автомобильный транспорт, который выгоден на коротких расстояниях, долгое время составлял железнодорожному конкуренцию и на длинных. Потом ввели систему «Платон» для грузовиков свыше 12 тонн, и выяснилось, что на целый ряд транспортных сервисов автомобили потеряли конкурентоспособность.

– Многие считают, что IT безопасность – это борьба с компьютерными вирусами.

– На самом деле термин кибербезопасность включает в себя намного более широкий спектр. Мы можем повысить физическую безопасность пассажиров, используя системы видеонаблюдения с компьютерным анализом изображения в реальном режиме времени. Исследованиями доказано, что ни один оператор не может фокусировать своё внимание более чем на 20 минут.  Когда ему ставят 8-10 экранов, оператор не в состоянии полностью концентрироваться. И если происходит какое-то экстраординарное событие, к примеру, инцидент с проносом оружия, то оператор видеонаблюдения в большинстве случаев ничего не замечает и, соответственно, не реагирует. Эти системы видеонаблюдения работают постфактум. Да, когда инцидент уже случился, можно потом в процессе расследования отмотать кадры назад и посмотреть, что же было на самом деле. Но как предотвратить инцидент вовремя? Используя системы видеоаналитики, можно поручить компьютеру делать то же самое видеонаблюдение. При появлении опасного объекта или подозрительной нестандартной активности, при фиксации чьего-либо необычного поведения, оценивая анализ прошлых подобных ситуаций, хранящихся в памяти компьютера, можно их сравнивать и делать предположения. И тогда система, мгновенно обработав информацию, может подсветить подозрительный объект и дать сигнал оператору. А оператор уже решает, надо ли вызывать экстренные службы для проверки тревожного сигнала или предмета.

– То есть компьютер в нештатной ситуации будет подсказывать человеку решение?

– Совершенно верно. Компьютер, конечно, не может дать абсолютной гарантии. Но повышение эффективности на 10-20% в критической ситуации уже позволит спасти огромное число жизней. Когда мы говорим про интернет вещей, то анализ состояния движущихся и недвижимых объектов железнодорожной инфраструктуры (мосты, эстакады), используя определённые датчики и сенсоры и анализируя с их помощью динамику изменений, тоже может прогнозировать отказы и предотказные состояния. Также можно системами видеонаблюдения регистрировать наличие посторонних объектов на путях, например, застрявший на переезде автотранспорт, посылать мгновенный сигнал в кабину машиниста и обеспечить автоматическое реагирование ещё до того, как машинист осознает, что произошло. В результате будут сэкономлены секунды, метры тормозного пути, человеческие жизни.

– Как правильно распределить ответственность между человеком и обслуживающим его компьютером на железной дороге?

– Мы сейчас отходим от термина «искусственный интеллект» и всё чаще используем другой термин – «дополнительный интеллект». Эти системы обладают возможностями машинного обучения. Чем больше они работают, чем больше собирают и анализируют информации, тем более умными они становятся. Эти системы делают всё более точные прогнозы, обеспечивают более качественное реагирование.

В отличие от «искусственного интеллекта» смысл в том, что эти системы дополняют возможности человека. Там, где люди не справляются, они получают помощь от «дополнительного интеллекта». У каждого из нас очень мощный вычислительный инструмент в голове – мозг. Всего около пяти суперкомпьютеров в мире имеют более высокую производительность, чем человеческий мозг. Проблемы у человека только с вводом и выводом информации. Но мозг не способен постоянно работать на пиковой производительности. Он работает по зонам, каждая зона реагирует на определённые раздражители. И соответствующие зоны мозга активируются в ответ на конкретный раздражитель. Известно, что когда у человека часть мозга перестаёт функционировать, он уже не может заниматься той привычной деятельностью, за которую эта зона отвечала.

Человек не многофакторный процессор, и он не может обрабатывать большой объём информации одновременно. Это общая проблема операторов видеонаблюдения. И здесь нам приходит на помощь компьютер, который обладает способностью обработать колоссальное количество данных за считанные секунды. И выдаёт оператору подготовленную информацию, которая позволяет принять правильное решение. Без компьютера такую информацию даже самый наблюдательный оператор получить не сможет. И решение оператора без компьютерной подсказки не будет оптимальным.

Да, опыт и интуиция, могут помочь, например, дежурному по станции, который имеет большую практику. Но когда за пульт микропроцессорной централизации садится вчерашний студент, шанс ошибиться у него довольно высок. И тут помощь компьютера, который обладает системой накопленных знаний, чрезвычайно важна. Чем больше система работает на железной дороге, тем больше она «самообучается», тем более полезным помощником она становится. Но мы не рассчитываем, что компьютерная система, какой бы технологически продвинутой она ни была, заменит специалиста железной дороги и сама примет правильные решения. В любом случае решение должен принимать человек и нести за это ответственность.

–  А что касается «умной» сортировочной станции?

– Это направление автоматизации. Оно позволяет рутинную работу автоматизировать. Бывает, что как раз человеческий фактор может оказаться негативным. Там, где надо делать одну и ту же относительно простую работу, повторяющиеся действия, которые легко описать и задать соответствующий чёткий алгоритм. И такие однообразные действия надо делать изо дня в день. Регулярно и эффективно. Человек с рутинной работой обычно справляется не очень хорошо. Могут вмешаться социально-психологические факторы: плохое настроение, семейные проблемы, нездоровье. Вполне может так случиться – отвлёкся и совершил ошибку, которая будет стоить компании больших денег.

Сортировочная станция – это достаточно понятный технологический процесс. Можно запрограммировать все варианты событий. И эту серьёзную задачу вполне можно поручить автоматике или роботизации. Оператор же при этом должен наблюдать и мониторить, должна быть система, которая предупреждает сбои и нештатные ситуации.

Поэтому мы смотрим на технологии, как на разные возможности в зависимости от той задачи, которую надо решить. Есть задачи, где уместна полная автоматизация процессов. Человек же должен принимать управленческие решения и те, которые нельзя заалгоритмизировать.

– В каком направлении вы сейчас сотрудничаете с компанией ОАО «РЖД», где сейчас более всего на железной дороге нужна компьютерная аналитика?

– Мы более 20 лет работаем сначала с МПС, а с момента основания – с ОАО «РЖД». Основное сотрудничество идёт по аппаратным решениям – это серверы, системы хранения, программное обеспечение для IT-задач. Железнодорожный холдинг был одним из первых потребителей «мэйнфреймов» IBM – класса больших компьютерных систем. Они широко использовались в системах продажи железнодорожных билетов в реальном режиме времени. Это были такие очень мощные компьютеры, которые раньше назывались ЭВМ. Локальная сборка  «мэйнфреймов» IBM сейчас уже ведётся в России – в рамках программы импортозамещения и на самых современных технологиях. Необходимо «освежить» парк компьютерной техники для проектов, которые собирается развивать «РЖД».

Совместно с «РЖД» и Российской экономической школой мы создаём Центр компетенций по транспортным задачам на базе РЭШ в рамках форума «Открытые инновации». Приезжал наш глобальный руководитель по сотрудничеству с транспортной отраслью в разных государствах мира. Делаем тестирование пилотных технологий, которые могут применяться на железной дороге. Готовим специалистов, способных применить новейшие технологии для решения задач транспортной отрасли. Мы будем привлекать наших международных экспертов, чтобы такие решения разворачивать, наполнять данными, делать пилотную эксплуатацию, тестировать, показывать, как это работает. Если экономическая эффективность доказана, то можно запускать проекты непосредственно по внедрению в железнодорожном холдинге. Это более правильный подход, через просто копировать и перенимать опыт других компаний. Поскольку многие технологии новые, то длительного опыта эксплуатации ни у кого нет. Надо перестать смотреть на чужой опыт, а вместо этого надо создавать свои лучшие практики. И за счёт этого получать конкурентное преимущество.

– За какими компьютерными технологиями будущее?

– Когда мы берём новую технологию, то проверяем её на своих данных и ситуациях. Только так можно строить передовой бизнес. А новых технологий сейчас появляется много – блокчейн, интернет вещей, системы дополненного интеллекта, машинное самообучение. Очень важна скорость овладения технологиями, нельзя отставать. Если мы будем смотреть, что и как делают другие, то окажемся позади всех.

Поэтому создание такого Центра компетенций, где «РЖД» является основным учредителем и заказчиком, очень правильный шаг.

– Как компьютерная аналитика может помочь в сфере управления движением и управлении вагонопотоками?

– Мы сделали предварительные наброски, как снизить масштабы порожнего движения на сети РЖД.  Расчёты показывают, что можно снизить издержки и сэкономить миллиарды рублей потерь. В этой области системы компьютерной аналитики, которые могут всё просчитать в режиме реального времени, очень хорошо себя проявляют. Потому что это колоссальной сложности задачи, и ресурсов человеческого ума здесь недостаточно. Проблема, по всей видимости, не в нехватке вагонов, а в нерациональном их использовании компаниями-операторами и грузовладельцами. Аналитическая логистическая система «Ilog» позволяет оптимизировать маршруты. Выполнено соответствующее моделирование, расчёты, полученная информация предельно конкретна. Такая экспертиза у нас есть, и мы с удовольствием поделимся ею с компанией «РЖД». Если мы управляем ситуацией, прогнозируем её и можем предложить управленческие решения, то вполне реально снизить вероятность появления кризисов.

Ситуация с востребованностью вагонов на сети такова, что  новые  решения, разработанные с помощью компьютерной аналитики, как можно быстрее надо начинать использовать. Причём решение может быть реализовано и без увеличения имеющегося на данный момент вагонного парка.

Вёл беседу Игорь Ленский