JR East: генеративный ИИ помогает устранять отказы сигнальных систем

Сигнальное и связное оборудование JR East включает множество разнотипных устройств, разбросанных по обширной территории. При отказе сразу неясно, какое устройство вышло из строя: работники расходятся по нескольким точкам и проверяют оборудование и детали одно за другим, поэтому восстановление может затягиваться. Кроме того, от диспетчеров требуется знание всех типов оборудования во всех районах, а подготовить таких специалистов трудно. Компания поставила задачу ускорить восстановление после отказов, раньше сообщать пассажирам время возобновления движения и снизить зависимость от знаний и опыта отдельных экспертов.

Система анализирует радиопереговоры диспетчера с работниками на месте и автоматически ведёт хронологическую запись того, что произошло. На основе этой записи генеративный ИИ определяет и выводит на экран вероятную причину отказа сигнального и связного оборудования, порядок действий и ожидаемое время восстановления. Диспетчер получает подсказку на всём пути — от предположения о причине до прогноза времени восстановления — и направляет работников по правильной процедуре. Опираясь на предложенное время восстановления, диспетчер может раньше сообщить пассажирам ожидаемое время возобновления движения.

С марта 2023 года на части сигнального оборудования линий в столичном регионе работала предыдущая система поддержки восстановления на основе машинного обучения. Расширять её на новое оборудование и добавлять новые случаи было сложно: требовалось обращаться к производителю и проводить переобучение. Для сложных отказов с трудно устанавливаемой причиной компания ожидает сократить время восстановления примерно до 50% от прежнего. На сентябрь 2025 года JR East запланировала отдельный эксперимент с генеративным ИИ в системе управления движением токийского региона ATOS.