أعلنت الصين عن تنفيذها لاستراتيجية مبتكرة باستخدام التكنولوجيا المتقدمة لإدارة وتشغيل شبكة القطارات السريعة، حيث بلغ طول هذه الشبكة الضخمة حوالي 45 ألف كيلومتر، مما يجعلها الأكبر على مستوى العالم. ويتم إدارة هذه الشبكة من خلال المقرات المركزية في العاصمة بكين.
ووفقًا للمهندسين العاملين في هذا المشروع الهائل، فإن النظام المعتمد على الذكاء الاصطناعي يتميز بدقة عالية تصل إلى حوالي 89%، ويتم معالجة كميات ضخمة من البيانات في الوقت الحقيقي عبر البلاد، بالإضافة إلى قدرته على تنبيه الفرق المسؤولة عن الصيانة في حالات الطوارئ خلال 40 دقيقة فقط.
وأشار ليو داوان، أحد كبار المهندسين في مركز فحص البنية التحتية التابع لمجموعة السكك الحديدية الصينية، إلى أن هذا النظام يتمتع بكفاءة عالية للغاية. وفي دراسة نشرتها المجلة الأكاديمية “تشاينا رايلواي”، أوضح داوان أن هذا النظام الجديد يسهم في تعزيز كفاءة فرق الصيانة على الموقع وتسريع أداء مهامهم.
تتمتع الصين بأسرع قطارات في العالم، حيث تبلغ سرعتها 350 كيلومترًا في الساعة، وهناك خطط لزيادة هذه السرعة إلى 400 كيلومتر في الساعة العام المقبل. وتعمل الحكومة الصينية على توسيع شبكة القطارات لتشمل جميع المدن التي يزيد عدد سكانها عن نصف مليون نسمة.
تُظهر الفوائد الجديدة التي يجلبها الذكاء الاصطناعي في إدارة شبكة القطارات انخفاضًا كبيرًا في عدد المشكلات البسيطة في خطوط السكك الحديدية بنسبة تصل إلى 80% مقارنة بالعام الماضي. ولم تتلق إدارة الشبكة أي إنذارات بشأن تقليل السرعة بسبب مشاكل في المسارات، وذلك بفضل التحليل الدقيق والمتواصل للبيانات من قبل الذكاء الاصطناعي.
وكانت التحديات التي واجهت الصين قبل إطلاق قطاراتها السريعة قبل 15 عامًا تتمثل في صيانة السكك الحديدية الطويلة والمعرضة للتآكل. وباستخدام التكنولوجيا المتقدمة، تم تحديد مواقع الأعطال بدقة لتسهيل وتسريع عمليات الصيانة، مما أسفر عن تحسن كبير في حالة السكك الحديدية.
بالإضافة إلى ذلك، فإن التجربة الصينية في استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة شبكة السكك الحديدية تستحق الاستنساخ، حيث تعمل دول أخرى مثل ألمانيا وسويسرا على تطبيق نفس النموذج، على الرغم من حجم شبكاتها الأصغر مقارنة بالصين.
قد تم بناء الذكاء الاصطناعي على مجموعة ضخمة من البيانات الأولية وتدريبها من قبل خبراء في هذا المجال، حيث تتضمن هذه البيانات معلومات حول حركة القطارات، واهتزازات السكك الحديدية، وظروف الطقس والتنبؤات الجوية الضرورية.