德國的國家基礎(chǔ)設(shè)施管理者正在設(shè)計采用 AI 技術(shù)的數(shù)字孿生，以開發(fā)未來的鐵路系統(tǒng)。

Deutsche Bahn 鐵路網(wǎng)由 5700 個車站和 33000 公里的鐵軌組成，這是西歐最大的鐵路網(wǎng)。

德國國家鐵路運營商 Deutsche Bahn 的子公司 Digitale Schiene Deutschland(DSD) 正在努力在不建造新鐵軌的前提下提高鐵路網(wǎng)的運載量。該公司正致力于打造強大的鐵路系統(tǒng)，以便列車實現(xiàn)自動化，在彼此間距較小時安全運行，并通過網(wǎng)絡(luò)以更佳方式進行操縱。

通過與 NVIDIA 協(xié)作，DSD 開始率先構(gòu)建大型數(shù)字孿生，以全面模擬整個鐵路網(wǎng)的自動列車運營。這意味著要對整個鐵軌系統(tǒng)創(chuàng)建逼真且物理級精確的模擬。它將包括在城市和農(nóng)村中運營的鐵軌，以及站臺測量和車輛傳感器等來源的數(shù)據(jù)詳情。

使用借助 NVIDIA Omniverse 創(chuàng)建的 AI 數(shù)字孿生，DSD 可以開發(fā)強大的感知功能，構(gòu)建預防事故與管理系統(tǒng)，以便在日常鐵路運營期間以更好的方式檢測和應對突發(fā)情況。

Deutsche Bahn 的子公司 DB Netz 首席感知組負責人 Ruben Schilling 表示，“借助 NVIDIA 技術(shù)，我們能夠開始實現(xiàn)全自動鐵路網(wǎng)的愿景”，設(shè)想中的未來鐵路系統(tǒng)將提高了鐵路網(wǎng)的運載量、質(zhì)量和效率。

這是令乘客和貨運客戶滿意的基礎(chǔ)，不但增加了鐵路上的交通量，也減少了交通運輸領(lǐng)域的碳足跡。

數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)，更多數(shù)據(jù)

如此大規(guī)模地創(chuàng)建數(shù)字孿生是一項艱巨的任務。它需要自定義 3D 工作流，以連接在 Siemens JT 生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)構(gòu)建的計算機輔助設(shè)計數(shù)據(jù)集，以及 DSD 的高清 3D 地圖和各種模擬工具。通過使用 USD (Universal Scene Description) 3D 框架，DSD 可以將數(shù)據(jù)源連接并組合到單個共享虛擬模型中。

DSD 的網(wǎng)絡(luò)與真實世界完全同步，可以運行優(yōu)化測試和“假設(shè)”場景，以測試和驗證鐵路系統(tǒng)的變化，例如應對不可預見的情況。

DSD 在運行 Omniverse 仿真的計算系統(tǒng) NVIDIA OVX 上運行，將能夠運行持久性仿真，而物理世界的數(shù)據(jù)流更新會定期改進這種仿真。

由計算機視覺提供動力支持的未來系統(tǒng)可以持續(xù)執(zhí)行路線觀察和事故識別，進而自動警告并應對潛在危險。

AI 傳感器模型將結(jié)合真值數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)進行訓練和優(yōu)化，其中一些模型將由 Omniverse Replicator 軟件開發(fā)套件框架生成。這將確保模型在面對日常和意外場景時能夠感知、規(guī)劃和采取行動。

鐵路的未來

DSD 采用開創(chuàng)性的鐵路網(wǎng)優(yōu)化方法，為歐洲鐵路系統(tǒng)和行業(yè)發(fā)展的未來做出貢獻?？鐕?地區(qū)共享其數(shù)據(jù)池有助于在將來的車輛中持續(xù)改進和部署，以便在降低成本的同時實現(xiàn)超高質(zhì)量。

審核編輯：湯梓紅