雪落とし作業の無駄を解消…北陸新幹線向けにAIを活用した着雪量予測モデルを構築

JR西日本は12月11日に開かれた社長会見で、北陸新幹線の着雪対策として、人工知能(AI)を活用した着雪量予測モデルを構築したことを明らかにした。

北陸新幹線では冬季における台車への着雪対策として、糸魚川駅(新潟県糸魚川市)上りホームで雪落とし作業を行なっている。

この作業は、前日の気象予報を基に、一定量の着雪が見込まれる場合に行なわれているが、結果的に着雪量が少なく、多数の要員配置や糸魚川駅の全列車停車という措置が無駄になるケースも見られたという。

そこで、気象予報データを基にした着雪量予測モデルと、AIが画像分析した台車の着雪状況から得られる着雪量実績データを統合した着雪量予測モデルを構築。統合されたデータは着雪量予測に再学習されるため、より精度の高い予測が可能になるという。

この予測モデルは現在、試験運用が実施されており、JR西日本では「より効果的かつ安全で安定した輸送を提供するため、本運用に向けた検証を進めています」としている。

《佐藤正樹(キハユニ工房)》

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