Sztuczna Inteligencja na Torach: Wymogi Aktu o Sztucznej Inteligencji

W dobie nieustającego postępu technologicznego sztuczna inteligencja (AI) zyskuje na znaczeniu w wielu sektorach w tym w transporcie kolejowym. Potencjał AI do rewolucjonizacji tego sektora, uczynienia go bardziej efektywnym, bezpiecznym i zrównoważonym wydaje się ogromny. Wykorzystanie możliwości AI może znacząco wpłynąć na jakość i zakres usług kolejowych otwierając nowe horyzonty dla pasażerów, przewoźników i innych podmiotów z branży.

AI na służbie efektywności i bezpieczeństwa

AI może mieć zastosowanie w bardzo wielu aspektach transportu kolejowego. Dzięki AI możliwe jest przewidywanie wzorców ruchu i opóźnień w czasie rzeczywistym, co umożliwia optymalizację rozkładów jazdy. Taka precyzja nie tylko zwiększa wydajność sieci kolejowych, ale także poprawia doświadczenia pasażerów. AI sprawdza się również m.in. w konserwacji predykcyjnej - wykorzystując dane z czujników i uczenie maszynowe, AI może przewidywać awarie sprzętu zanim do nich dojdzie. To pozwala na przeprowadzenie konserwacji w sposób zapobiegawczy, minimalizując przestoje i zwiększając bezpieczeństwo. Systemy rozpoznawania obrazu mogą monitorować infrastrukturę kolejową i stacje, zapewniając wysoki poziom bezpieczeństwa i zdolność do szybkiego reagowania na nieautoryzowane działania. Zaawansowane algorytmy planowania oparte na AI mogą również optymalizować wykorzystanie zasobów, takich jak lokomotywy, wagony i personel, co przekłada się na większą efektywność i redukcję kosztów operacyjnych.

AI umożliwia również dostarczanie spersonalizowanych informacji i usług dla pasażerów, zwiększając ich satysfakcję i lojalność.

Wyzwania i ograniczenia

Mimo wielu zalet wprowadzenie AI w transporcie kolejowym niesie ze sobą również wyzwania. Kwestie bezpieczeństwa danych, etyki stosowania AI, oraz konieczność adaptacji siły roboczej do nowych technologii, wymagają przemyślanych rozwiązań i odpowiednich regulacji prawnych. Kluczowym wyzwaniem jest niemożność zrozumienia procesu decyzyjnego AI, co może prowadzić do niesprawiedliwości, nietransparentności, stronniczości i niesolidności decyzji. Niezawodność systemów opartych na AI jest kluczowa, zwłaszcza w zarządzaniu infrastrukturą krytyczną, gdzie awarie mogą mieć poważne konsekwencje. Istnieje również problem cyberbezpieczeństwa i ochrony danych osobowych, z którym muszą się zmierzyć dostawcy i użytkownicy systemów AI.

(...)

Cały artykuł Aleksandry Auleytner, Szefa Praktyki IP&TMT dostęny w numerze 3/2024 miesięcznika Rynek Kolejowy.