ネットワーク・レイル、世界最古の鉄道をIoT、AI、ディープ・ラーニングでモダナイズ

20,000マイルのレール、30,000の橋梁、トンネル、高架橋、数千の信号を持つ、世界最古の鉄道網がデジタル変革を進行中。

ロンドン. 最近のAIとビッグ・データ・エキスポで、ネットワーク・レイルのチーフ・データ&アナリティクス・オフィサー、ニコラオス（ニック）・コツィス氏に話を聞きました。

2019年にネットワーク・レイルに入社したコツィス氏は、30,000台以上のIoTデバイスを含むさまざまなソースからのデータを用いて、レールの監視、潜在的なメンテナンス問題の検出、植生管理、予知保全の実施方法について発表しました。

「ネットワーク・レイルは驚異的な機械だ」とコツィス氏は言います。「しかし、『なぜ遅延が発生するのか』と問われます。非常に複雑な機械だからです。レールは天候や植生など、多くの要因にさらされています。」

「天候の急変でレールが破損することがあります。おそらく5年前まで、それを防ぐ唯一の方法は徒歩検査だけでした。エンジニアが線路上を歩き、ひび割れや欠陥を特定していました。」

「今ではマルチ・センサー環境があります」と同氏。「レールを観察する非常に高度なセンサー技術があり、レールに焦点を当てたカメラの実際のビデオを取得できます。」

「毎週ほぼ0.5ペタバイトのデータを受信しています」とコツィス氏。「クラウド分析だけではすべての答えが得られるわけではありません。データを安全に転送する必要があります。処理において、データの量と質は重要です。これがデータ・サイエンス・チームの役割です。」

ネットワーク・レイル インテリジェント・インフラストラクチャ（II）プログラム

2019年、ネットワーク・レイルはインテリジェント・インフラストラクチャ（II）プログラムを開始し、データをインテリジェントな情報に変換し、旅客と貨物の顧客に効果的に改善されたサービスを提供することを目指しました。

全長20,000マイルのネットワーク全体でネットワーク・レイルの資産に関する正確なデータを取得・活用することで、IIは従来の計画とメンテナンス・スケジュールから、プロアクティブな「予測と予防」アプローチへと業務をシフトさせます。これにより、チームは資産の場所、振る舞い、劣化の様子、故障時期を把握できます。

このプログラムでは、センサーによって取得されたデータ、高解像度航空画像と3D LiDAR、検査列車からの映像、列車運行会社（英国では民間企業が旅客列車を運行）からの情報、ドローンとヘリコプターからの追加映像、その他の情報源を使用します。ネットワーク・レイルのクラウド・プラットフォームでワークストリームごとに統合されたデータは、マイクロソフトのAzure Cloudにアップロードされ、AIアルゴリズムが情報を実行可能な予知保全スケジュールに変換します。

Insightの最初のバージョンが6ヶ月前にパイロット・サービスに入りました。これには軌道と信号の機能が組み込まれています。例えば、このツールは時間経過に伴う走行時軌道データ（軌道状態のデジタル表現）を整列させ、故障が発生しそうなときにメンテナンス・チームに警告します。これは28日前、90日前、あるいはそれ以上前になる可能性があります。

AIはすぐに人間を置き換えることはない

「最後に一言付け加えると、多くの人が人間の置き換えについて語ります」とコツィス氏。「AIが人間を置き換える可能性についてです。将来的には議論する価値があると思います。しかし、現時点ではそれについてあまり心配する段階ではないと思います。」