Network Rail Moderniza a Ferrovia Mais Antiga do Mundo com IoT, IA e Deep Learning

Com 20.000 milhas de trilhos, 30.000 pontes, túneis e viadutos, e milhares de sinais, a rede ferroviária mais antiga do mundo está passando por transformação digital.

Londres. Durante a recente AI and Big Data Expo, conversamos com Nikolaos (Nick) Kotsis, Chief Data & Analytics Officer na Network Rail.

Kotsis, que ingressou na Network Rail em 2019, deu uma apresentação sobre como a Network Rail usa dados de diferentes fontes, incluindo mais de 30.000 dispositivos IoT, para monitorar trilhos, detectar problemas potenciais de manutenção, gerenciar vegetação e realizar manutenção preditiva.

"A Network Rail é uma maquinaria incrível," diz Kotsis, "Mas, sabe, eles me farão a pergunta: por que temos atrasos? Temos atrasos porque é uma máquina muito complexa. Um trilho está exposto a muitos fatores, como clima e vegetação."

"Mudanças repentinas nas condições climáticas podem quebrar os trilhos. E até talvez cinco anos atrás, a única maneira que poderíamos prevenir isso era apenas por inspeções a pé. Engenheiros tinham que caminhar sobre o trilho para identificar possíveis rachaduras e defeitos."

"Agora temos um ambiente multi-sensor," ele diz. "Temos uma tecnologia de sensor muito avançada que olha para o trilho, e então puxamos vídeo real de câmeras focando nos trilhos."

"Recebemos quase meio petabyte de dados toda semana," diz Kotsis. "Análise na nuvem não dá todas as respostas. Você precisa garantir que transfere dados com segurança. Para processamento, a quantidade e qualidade dos dados são significativas. E é isso que a equipe de ciência de dados faz."

Programa Network Rail Intelligent Infrastructure (II)

Em 2019, a Network Rail lançou o programa Intelligent Infrastructure (II) para transformar dados em informação inteligente que pode efetivamente entregar serviços melhorados para clientes de passageiros e carga.

Ao capturar e explorar dados precisos sobre os ativos da Network Rail em toda a rede de 20.000 milhas, o II está mudando o trabalho de planejamento tradicional e cronogramas de manutenção para uma abordagem proativa de "prever e prevenir". Permitirá que equipes vejam onde ativos estão, como estão se comportando, como estão se degradando e quando falharão.

O programa usa dados capturados por seus sensores, imagens aéreas de alta definição e LiDAR 3D, filmagens de trens de inspeção, informações dos operadores de trem (empresas privadas operam trens de passageiros no UK), vídeo adicional de drones e helicópteros, e outras fontes. Dados consolidados por fluxos de trabalho na plataforma de nuvem da Network Rail são carregados para o Microsoft Azure Cloud, onde algoritmos de IA transformam a informação em cronogramas de manutenção preditiva acionáveis.

A primeira versão do Insight entrou em serviço piloto há seis meses. Incorpora capacidades de trilho e sinalização. Por exemplo, a ferramenta alinha dados de trilho run-on-run (uma representação digital da condição do trilho) capturados ao longo do tempo e alerta equipes de manutenção quando falhas são prováveis de acontecer – isso poderia ser 28 dias, 90 dias, ou até mais antes do reparo ser necessário.

IA não vai substituir humanos tão cedo

"Uma última coisa a mencionar é que muitas pessoas falam sobre substituir humanos," diz Kotsis, "e como a IA poderia substituir humanos. Em algum ponto no futuro, acho que vale a pena ter o debate. Mas não acho que estamos no estágio onde precisamos nos preocupar muito com este momento."