Un start-up utilizează tehnologiile AI și NVIDIA Jetson pentru creșterea siguranței feroviare

Un start-up utilizează tehnologiile AI și NVIDIA Jetson pentru creșterea siguranței feroviare

Rail Vision, un partener NVIDIA Metropolis din Israel, oferă sisteme de detectare și clasificare a obstacolelor bazate pe inteligență artificială pentru căile ferate. Totul, pentru că accidentele de tren prevenibile, cum ar fi dezastrul din 1985 din afara Tel Avivului, în care un tren s-a ciocnit cu un autobuz școlar, ucigând 19 elevi și mai mulți adulți, l-au motivat pe Shahar Hania și pe unii dintre colegii săi să ajute la salvarea de vieți cu ajutorul tehnologiei. Ei au co-fondat Rail Vision, un startup israelian care creează sisteme de detectare și clasificare a obstacolelor pentru industria feroviară globală.

Sistemele folosesc senzori electro-optici avansați pentru a alerta șoferii de tren și centrele de control feroviar atunci când un tren se apropie de obstacole potențiale – cum ar fi oameni, vehicule, animale sau alte obiecte – în timp real și în toate condițiile meteorologice și de iluminare.

Rail Vision este membru al NVIDIA Inception – un program conceput pentru a promova startup-urile de ultimă generație – și un partener NVIDIA Metropolis. Compania folosește platforma NVIDIA Jetson AGX Xavier edge AI, care oferă calculare accelerată de GPU într-un modul compact și eficient din punct de vedere energetic, și kitul de dezvoltare software NVIDIA TensorRT pentru inferență de învățare profundă de înaltă performanță.

Distanța de frânare a unui tren este de obicei atât de mare încât, în momentul în care un mecanic observă un obstacol feroviar, ar putea fi prea târziu pentru a face ceva. De exemplu, distanța de frânare pentru un tren care călătorește cu 100 de mile pe oră este de 800 de metri sau aproximativ o jumătate de milă, potrivit Hania. Sistemele Rail Vision pot detecta obiecte pe și de-a lungul căilor de la până la doi kilometri sau 1,25 mile distanță.

Prin trimiterea de alerte, atât vizuale, cât și acustice, cu privire la potențiale obstacole în timp real, sistemele Rail Vision oferă mecanicilor peste 20 de secunde pentru a răspunde și a lua decizii privind frânarea. Sistemele pot fi, de asemenea, integrate cu infrastructura unui tren pentru a aplica automat frânele atunci când este detectat un obstacol, chiar și fără interventia mecanicului.

„O mulțime de posibilități de inferență de învățare profundă sunt posibile cu tehnologia GPU NVIDIA”, a spus Hania. „Principalul avantaj al utilizării platformei NVIDIA Jetson este că există o mulțime de bunătăți în interior – compresoare, module pentru fluxul optic – care accelerează procesul de încorporare și fac sistemele noastre mai precise.”

Foto&info: NVIDIA



151 Vizualizări

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *