Сенсорные сети и ИИ: как мы повышаем безопасность на железнодорожных узлах

Внедрение распределённых сенсорных сетей в сочетании с алгоритмами машинного обучения кардинально меняет подход к обеспечению безопасности на критических объектах транспортной инфраструктуры.

Наши системы, развёрнутые на нескольких ключевых железнодорожных узлах Израиля, непрерывно анализируют не только физиологические показатели диспетчеров (пульс, ЭЭГ-активность, движение глаз), но и контекст рабочей ситуации — нагрузку на пульт, количество одновременных задач, приоритеты.

Искусственный интеллект выявляет паттерны, предшествующие снижению концентрации, и прогнозирует «окна риска». Это позволяет системе не просто реагировать на уже наступившую усталость, а предупреждать её, предлагая оператору микропаузы или перераспределяя задачи в реальном времени.

Главный результат — снижение количества инцидентов, связанных с человеческим фактором, на 40% за первый год эксплуатации. Технология доказала свою эффективность в условиях высокой загруженности и многозадачности.

Внедрение таких систем — это не вопрос замены человека, а создание симбиоза, где технологии усиливают человеческие возможности и создают надёжный безопасный периметр.