على مدار العشرين عاماً الماضية، تضاعف عدد الركاب المسافرين على شبكات القطارات البريطانية إلى 1.7 مليار سنوياً.
بهذه الأرقام يتضح مدى إعتماد الناس على خدمة السكك الحديدية في المملكة المتحدة، وعدد الركاب الساخطين عند حدوث تأخير.
إستخدمت دراسة حديثة من جامعة إلينوي في أوربا-شامبين بيانات السكك الحديدية البريطانية الحقيقية ونموذج ذكاء إصطناعي لتحسين القدرة على التنبؤ بالتأخيرات في شبكات السكك الحديدية.
قال هوي ترونج تران، عضو هيئة تدريس هندسة الطيران في UIUC، “أردنا إستكشاف هذه المشكلة بإستخدام خبرتنا مع الرسم البياني للشبكات العصبية. اذ ان هذه فئة محددة من نماذج الذكاء الإصطناعي التي تركز على البيانات على شكل رسم بياني، حيث يتم توصيل مجموعة من العقد بواسطة الحواف. كان هذا تعاوناً مع سيمون هو، خبير شبكات السكك الحديدية، من جامعة تشجيانغ وجامعة إلينوي. لقد عملنا معاً لتطوير طريقة جديدة لتمثيل شبكة السكك الحديدية وتطبيقها على بيانات العالم الحقيقي للتنبؤ بالتأخيرات”.
طبق الباحثون القائمون على المشروع نموذج الشبكة الإلتفافية للرسم البياني الزماني المكاني (Spacial-Temporal Graph Convolusional Network) للتنبؤ بالتأخيرات داخل جزء من شبكة السكك الحديدية البريطانية. قال تران “بالمقارنة مع النماذج الإحصائية الأخرى، فإن هذا النموذج يتفوق عليهم في التنبؤ حتى بالتأخيرات التي تصل إلى 60 دقيقة في المستقبل”. وأضاف أن آخرين طوروا نماذج مماثلة لشبكات التواصل الإجتماعي، لكنه أراد تطبيقها على مشكلة هندسية بدال ذلك.
وقال أيضاً “كان أحد التحديات هو أن هذه البيانات لا تلتقط سوى الرحلة الكاملة لقطار من البداية إلى النهاية. ولا تخبرنا أين تأخرت على طول الطريق. ولكن الصيغة الجديدة التي طورناها ساعدت بتقدير في أي جزء من الرحلة حدث التأخير. من هذا البحث، تعلمنا أن إستخدام صيغتنا مع هذه الفئة من نماذج الذكاء الإصطناعي يمكن أن تعمل بشكل جيد مع شبكات العالم الحقيقي للتنبؤ بالسلوكيات”.
ومع ذلك، قال تران إنهم يواجهون بعض القيود، حيث قال “في كثير من الأحيان مع نماذج الذكاء الإصطناعي، لا نفهم حقاً لماذا يقول النموذج ما يفعله. نحاول فقط التنبؤ بما سيكون عليه التأخير، ولكن ليس لدينا أي فكرة عن سبب تأخره، أو أين. لذا فإن أحد الأشياء التي نهتم بها هو الحصول على مزيد من القابلية للتفسير في هذه النماذج، لذلك يمكننا أن نفهم بشكل أفضل سبب تقديمها للاقتراح أو التنبؤات التي تقوم بها”.
أكد تران على أن توفر تنبؤات دقيقة سيساعد على تحديد طرق فعالة لتفادي هذه التأخيرات.
