U tehnološkom središtu Montpelliera, inovativna startup tvrtka imena RailwAI preuzela je izazov transformacije održavanja željezničke infrastrukture. Osnovana 2021. godine od strane poduzetnika za podatke Jean-Michela Estibalsa i Thomasa Muffat-Jeandeta, RailwAI koristi snagu umjetne inteligencije za analizu i optimizaciju velikih količina podataka koje generiraju željeznički sustavi, uključujući brze linije, međugradske mreže te gradski prijevoz poput podzemnih i tramvaja.
Inteligentni softver razvijen od strane RailwAI-a ima za cilj povećati pouzdanost i sigurnost putovanja vlakom nudeći trenutne uvide u stanje željezničkih sredstava. Integrirajući interne podatke o infrastrukturi i vanjske čimbenike poput vremenskih uvjeta, softver omogućuje željezničkim operaterima donošenje informiranih odluka o rasporedu radova održavanja njihovih timova. Ovakav proaktivan pristup upravljanju infrastrukturom ne samo da poboljšava točnost i sigurnost već značajno smanjuje troškove održavanja te ugljični otisak povezan s željezničkim prijevozom.
Posvećujući se francuskom i europskom etosu održivog prijevoza, RailwAI se pozicionirao kao ključni čimbenik u promicanju prijelaza s ceste na željeznički promet, potez koji je usklađen s nacionalnim ciljevima smanjenja emisija stakleničkih plinova.
Inovativan pristup RailwAI-a privukao je pažnju i priznanja, zauzimajući mjesto u “100 startup tvrtki u koje ulagati u 2024.” prema magazinu Challenges te primajući javna sredstva koja premašuju milijun eura kao pobjednik inovativnog projekta i-Nov.
Tvrtka trenutno surađuje s industrijskim divovima poput Eurotunnela i Europrt, testirajući svoja rješenja s različitim razvojnim partnerima uključujući Transdev te provodeći regionalne projekte za područje Occitanie i Katalonskih željeznica.
U budućnosti, RailwAI planira kampanju prikupljanja sredstava kako bi dodatno usavršio svoje AI vođene strategije te čak razmišlja o proširivanju svojih tehnoloških stručnosti na cestovnu mrežu – iako trenutačno njihov neupitan fokus ostaje na uzdizanju željezničke industrije do novih razina učinkovitosti.
Trenutni tržišni trendovi:
Korištenje AI u održavanju željezničke infrastrukture samo je dio većeg trenda digitalizacije i prediktivnog održavanja u industriji prijevoza. Ovaj pomak naglašava korištenje analize podataka, strojnog učenja i ostalih AI tehnologija za predviđanje kada bi održavanje trebalo biti obavljeno, kako bi se spriječile kvarovi i poboljšala operativna učinkovitost.
Postoji rastuća potražnja za održivošću u prijevozu, s posebnim naglaskom na modalne pomake s ceste na željeznicu radi smanjenja ekološkog utjecaja. Nadalje, napredak pametnih gradova i integracija urbanih prijevoznih mreža motivira daljnja ulaganja u AI za poboljšanje učinkovitosti i sigurnosti javnog prijevoza.
Prognoze:
Prema analizi tržišta, globalna veličina tržišta sustava za upravljanje željezničkom infrastrukturom očekuje se značajno rastu u narednim godinama. Prediktivne tehnologije održavanja, dio ovog sustava, također bi trebale doživjeti primjetan porast usvajanja. Kako željeznice diljem svijeta moderniziraju svoje flote i infrastrukturu, tvrtke poput RailwAI-a mogle bi doživjeti brzi rast i mogućnosti za ekspanziju.
Ključni izazovi ili kontroverze:
Izazovi usvajanja značajni su u ovom području, jer moraju integrirati ove napredne AI sustave s postojećom infrastrukturom koja ponekad može biti otporna na takve promjene. Nadalje, zabrinutosti oko zaštite podataka i kibernetičke sigurnosti moraju biti riješene, budući da se obrađuje i analizira velike količine osjetljivih podataka.
Drugi izazov leži u potrebi za stručnom radnom snagom sposobnom za rad s AI tehnologijama, gdje bi nedostatak vještina mogao potencijalno otežati implementaciju takvih tehnologija.
Prednosti:
– **Poboljšana sigurnost**: Pružajući trenutne uvide u stanje tračnica i infrastrukture, AI vođena rješenja mogu smanjiti rizik od nesreća te poboljšati ukupnu sigurnost.
– **Učinkovitost troškova**: Prediktivno održavanje može dovesti do značajnih ušteda troškova obavljajući održavanje samo kada je to potrebno i sprječavajući veće popravke.
– **Ekološki utjecaj**: S AI optimizacijom ruta i rasporeda održavanja, postoji potencijal za smanjenje ugljičnog otiska željezničkih operacija.
– **Pouzdanost**: Bolje održavanje rezultira pouzdanijim uslugama, što može povećati konkurentnost željezničkog prijevoza naspram ostalih modaliteta.
Mane:
– **Troškovi implementacije**: Početno postavljanje i integracija AI sustava mogu biti skupi i zahtijevati značajna ulaganja.
– **Složenost**: AI sustavi mogu biti složeni te zahtijevati stručno osoblje za tumačenje podataka i održavanje sustava.
– **Tehnološka ovisnost**: Pretjerana ovisnost o tehnologiji može postati čimbenik rizika ako sustavi zakažu ili budu izloženi kibernetičkim napadima.
– **Upravljanje podacima**: Upravljanje velikom količinom generiranih podataka može biti izazovno te izazvati zabrinutosti vezane uz privatnost i sigurnost.
Kako RailwAI raste i traži daljnja ulaganja, ključno pitanje bit će kako učinkovito skalira svoju tehnologiju i prilagodi se raznolikim globalnim željezničkim sustavima. S trenutnim trendovima i potrebama, RailwAI se čini da je na obećavajućoj putanji, no mora uspješno manevrirati kroz kompleksnosti širenja na tržištu i integracije tehnologije.
Za više informacija o održivom prijevozu i korištenju AI u željezničkim sustavima, povezani link od interesa mogla bi biti Međunarodna unija željeznica (UIC) na UIC. Napominjem da je ovaj link pružen isključivo u informativne svrhe te ne mogu jamčiti njegovu valjanost nakon datuma mog znanja.