ИИ для оптимизации планирования модернизации Транспеннинского маршрута

Инвестиционный проект модернизации железной дороги на севере Великобритании между Йорком и Манчестером, которая имеет низкую пропускную способность и работает очень медленно, использует программное обеспечение для прогнозирования и управления рисками от nPlan, чтобы уменьшить оптимизм и предвзятость в своих прогнозах относительно графика проекта. Об этом сообщает журнал Railway Supply со ссылкой на Railway Gazette.

Используя метод глубокого обучения, нейронные сети строят модель, анализируя графики прошлых проектов и фиксируя, как действия выполняются в различных условиях. После того, как модель будет обучена, ей могут быть переданы графики предстоящих проектов, что позволяет ей выдать подробную информацию о профиле риска каждого действия, а также сгенерировать прогноз того, как проект будет реализован.

Все железные дороги ведут в Будапешт, но требуется больше пропускной способности

Это позволяет сосредоточиться на наиболее рискованных элементах каждого проекта и проверить влияние различных сценариев снижения рисков.

«Модернизация Транспеннинского маршрута — это амбициозная и сложная многолетняя программа», — пояснил Ричард Палчински, руководитель отдела контроля стратегических программ. «Благодаря nPlan мы можем использовать новый подход к анализу наших графиков, устраняя человеческий фактор и повышая эффективность процесса».

Железнодорожные новости, которые Вы могли пропустить:

Управление Чешских железных дорог возобновило движение после аварии