Лектор из Стэнфорда провел семинар по искусственному интеллекту в КТЖ

Фото: АО "НК "КТЖ"

В инновационном зале АО "НК "Қазақстан темір жолы" состоялся семинар, посвящённый применению искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) в железнодорожной отрасли.

В инновационном зале АО "НК "Қазақстан темір жолы" состоялся семинар, посвящённый применению искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) в железнодорожной отрасли.

В мероприятии приняли участие председатель правления КТЖ Талгат Алдыбергенов, его заместители, руководители филиалов и дочерних организаций. Цель семинара — изучение практических направлений использования ИИ: от диагностики инфраструктуры до интеллектуального планирования движения поездов.

Лектором выступил доктор наук Стэнфордского университета Юнес Бенсуда Мурри — один из ведущих экспертов в области образовательных технологий и искусственного интеллекта, руководитель компании LiveTech.AI и автор более 20 международных исследований. Он обучил свыше 1,2 миллиона студентов на платформе Coursera и в 22 года стал одним из самых молодых преподавателей Стэнфорда.

Как сообщается, участникам представили технологии, повышающие безопасность движения, сокращающие задержки и оптимизирующие логистику. Особое внимание уделено интеграции ИИ в процессы КТЖ — от управления инфраструктурой до анализа данных о перевозках.

В КТЖ отмечают, что компания уже реализует ряд проектов, где ИИ используется для диагностики, планирования и оптимизации.

"Пилотная система анализирует более 500 тысяч гигабайт данных о состоянии путей и оборудования, что позволило сократить устранение дефектов с 15 до 1 дня и ускорить планирование ремонта почти вдвое. Система прогнозирования графиков повышает точность прибытия поездов до 95 процентов и увеличивает пропускную способность сети на 15 процентов, учитывая погодные условия и загрузку станций", - говорится в сообщении нацкомпании.

В КТЖ внедрены внутренние языковые модели, обученные на 5 тысячах нормативных документов. Они помогают сотрудникам мгновенно находить нужную информацию и повышают прозрачность процессов.

Отмечается, что ИИ также анализирует свыше миллиона гигабайт данных о перевозках, выявляя аномалии, неэффективные маршруты и схемы обхода, что снижает потери и повышает эффективность логистики.

КТЖ формирует экосистему "интеллектуальной железной дороги", объединяющую инфраструктуру, диагностику, движение и аналитику в единую цифровую систему.

Семинар стал не только площадкой для обмена знаниями, но и подтверждением лидерства КТЖ в применении ИИ в транспортной отрасли региона. Многие представленные решения уже внедрены и демонстрируют реальный эффект.