ドイツの国家インフラストラクチャ管理者が将来の鉄道システムを開発するため AI 対応のデジタル ツインを設計しています。

ドイツ鉄道の鉄道網は 5,700 の駅と 33,000 km の線路で構成されており、西ヨーロッパで最大規模です。

ドイツの国鉄運営会社「ドイツ鉄道」の一部である Digitale Schiene Deutschland (Digital Rail Germany、または DSD) は、新しい線路を建設することなくネットワークの容量を増やすことに取り組んでいます。彼らは、列車が自動化され、互いの間隔を少なくして安全に走行し、ネットワークを介して最適に操舵される強力な鉄道システムの構築に尽力しています。

DSD は NVIDIA と協力し、ネットワーク全体で自動列車運行を完全にシミュレーションする、初の全国規模のデジタル ツインの構築に着手しています。これは、鉄道システム全体をフォトリアルで物理的に正確なエミュレーションを作成することを意味します。これには、都市や田園地帯を走る線路、および駅のプラットフォームの測定値や車両センサーなどからの多くの詳細情報が含まれます。

NVIDIA Omniverseで作成された AI 対応のデジタル ツインを使用することで、DSD は、日々の鉄道運行における異常な状況を最適に検出して対応するための、高度な認識および事故防止と管理システムの開発ができます。

ドイツ鉄道の一部である DB Netz のLead Perception Groupのルーベン シリング (Ruben Schilling) 氏は、次のように話しています。「NVIDIA テクノロジにより、完全に自動化された列車ネットワークのビジョンを実現し始めることができます。」想定される将来の鉄道システムは、ネットワークの容量、品質、および効率を向上させます。

これは、乗客と貨物の顧客が満足できるための基盤であり、線路上の交通量を増やし、モビリティ部門の二酸化炭素排出量を削減することにもつながります。

データ、データ、さらに多くのデータ

このように大規模なデジタル ツインを作成するには大がかりな作業が必要となります。たとえば、Siemens JT エコシステム内で構築されたコンピューター支援設計（CAD）データセットを、DSD の高精細 3D マップおよびさまざまなシミュレーション ツールと接続するカスタム構築の 3D パイプラインが必要です。Universal Scene Description 3D フレームワークを使用すれば、DSD はデータ ソースを接続して単一の共有仮想モデルに結合することができます。

ネットワークが現実の世界と完全に同期されているため、DSD は最適化テストと「もしも」のシナリオを実行して、予期せぬ状況への対応など、鉄道システムの変更をテストおよび検証することができます。

Omniverse シミュレーションを実行するためのコンピューティング システムである NVIDIA OVX 上で動作することにより、DSD は、物理世界からのデータ ストリームの更新によって定期的に改善される永続的なシミュレーションを実行できます。

デモを見て、デジタル ツインの動作を確認してください。

将来のコンピューター ビジョンを利用したシステムは、ルートの監視と事故認識を継続的に実行し、潜在的な危険を自動的に警告して対応することができます。

AI センサー モデルは、実世界のデータと合成データを組み合わせてトレーニングおよび最適化されます。その一部は、Omniverse Replicator ソフトウェア開発キット フレームワークによって生成されます。 これにより、モデルは、日常の予期しないシナリオに直面したときに、認識、計画、および行動できるようになります。

鉄道の未来

鉄道ネットワークの最適化に対する先駆的なアプローチにより、DSD はヨーロッパの鉄道システムの未来と産業の発展に貢献しています。 各国でデータ プールを共有することで、継続的な改善と将来の車両への展開が可能になり、コストを削減しながら可能な限り最高の品質を実現できます。

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