奥地利研究促进局(FFG)正在资助“和谐”项目，以探索使用人工智能(AI)来检测铁路轨道上的异常情况。该项目由Mission Embedded、Frequentis和维也纳理工大学计算机技术研究所共同运营，将研究使用一种创新的轨道监控系统，该系统使用传感器和人工智能来检测轨道基础设施的异常情况。这样做的目的是在早期就防止由此产生的损害，避免可能发生的事故。
铁路是解决气候危机的首选运输方式，而且不限制人员和货物的流动性。安全性和可靠性在保证乘客出行方面发挥着重要作用，只有通过对轨道基础设施的精心维护才能得到保障。到目前为止，维护方法包括铁路运营人员经常进行地面检查，以及使用成本高的测量车辆进行不定期的精确监测。然而，这种模式正在达到其经济极限。
轨道基础设施智能监控系统
FFG项目“HARMONY”(Human-Assisted real MONitoring of infrastructure and obstacle from railwaY vehicles)正在研究一种更高效、更经济的轨道基础设施监测方法。重点是安装在普通列车上的智能系统，该系统使用传感器在正常运行时扫描轨道基础设施，以及自动检测和报告轨道、轨道床和开关异常的人工智能。这样，潜在的危险，如轨道中断，轨道损坏，或植被生长在早期阶段就被检测出来。这也有助于铁路运营商在必要的维护工作上做出明智的决定。
除了移动列车上的智能传感器数据处理，HARMONY项目还解决了人为因素，以提高端到端系统安全性和用户接受度。这里的一个关键因素是发展新角色远程分析师远程支持决策过程。这一新角色也适用于其他智能机器应用领域的人工智能应用。
在奥地利联邦气候行动部(BMK)的资助下，该研究项目可以为世界各地的铁路运营商提供奥地利制造的定制高科技解决方案。
任务的嵌入式是全球轨道车辆智能传感器和辅助系统领域的先驱之一，在传感器集成、机器学习、自动数据处理以及关键任务应用的安全和保障领域拥有多年的经验和专业知识。以往多个项目获得的高质量传感器数据为目前的项目奠定了基础。作为联合体负责人和高可靠性软硬件专家，Mission Embedded主要负责项目的技术开发。
的计算机技术研究所维也纳理工大学(ICT)致力于其长期以来的研究专业知识，其在嵌入式系统、嵌入式机器学习以及传感器数据分析方面的广泛专业知识，并为技术发展做出了重要贡献。
频率-控制室咨询(CRC)在关键安全环境的过程分析和信息流设计方面贡献了数十年的经验，并负责将整个系统的端到端安全性最大化。Frequentis CRC还解决了用户特有的挑战。关键问题，如用户接受度、多传感器数据可视化，以及最终远程分析师的角色定义，通过利益相关者分析、信息流分析和人力性能分析等方式予以解决。
这个研究项目是通过自动化和人工智能实现颠覆性创新的一个很好的例子。颠覆性创新是指不基于现有流程的创新。为了以有意义和安全的方式为过渡作准备，必须深入评价目前和未来的局势。
这项具有挑战性的研究项目的成果将为更无缝、更经济有效地监控轨道基础设施提供坚实的基础，从而使铁路运营更加安全和可靠。
本文最初发表于Frequenits．
