Japanski operater brzih vozova „metak“ koristi AMD AI adaptivnu tehnologiju

AMD je objavio da JR Kyushu Railway Company (JR Kyushu), japanski operater brzih vozova, koristi AMD Kria K26System-on-Module (SoM) za automatizaciju inspekcije koloseka. Ovo rešenje zasnovano na veštačkoj inteligenciji zamenjuje tradicionalne metode inspekcije pruge pešice, kreirajući značajnu efikasnost poboljšanjem brzine, troškova i tačnosti inspekcije kako bi se ispunili strogi japanski zahtevi za sigurnost železnice.

Putnički vozovi kompanije JR Kyushu rade na ogromnoj teritoriji od više od 2340 km železničkih pruga i putuju brzinom do 420 km/h. Sigurnost je prioritet kompanije broj jedan, koji zahteva marljive inspekcije pruge koja se obavljaju u određenim intervalima.

Da bi povećao efikasnost i tačnost procena, JR Kyushu je odabrao rešenje koje pokreće AMD iz Tokyo Artisan Intelligence (TAI), koje koristi brzu obradu slike i napredne AI mogućnosti za otkrivanje i pregled labavih vijaka i drugih problema sa prugom.

JR Kyushu

U srcu rešenja za inspekciju koloseka je kutija za računanje veštačkog vida, pričvršćena na kolica koja pregledava koloseke pri brzinama od 20 Kmh. Kutija sadrži kameru velike brzine koja koristi Kria K26 SOM baziran na FPGA za pre-i-post obradu podataka i slike, a koja je poboljšanu veštačkom inteligencijom. Kria K26 SOM je kompaktna, sve-u-jednom ugrađena platforma koja integriše prilagođeni AMD Zynq UltraScale+ MPSoC sa DDR memorijom, nepostojanim uređajima za skladištenje, sigurnosnim modulom i aluminijumskim toplotnim raspršivačem.

„Najvažnija korist od AI u ovom slučaju je smanjenje troškova,” rekao je Hiroki Nakahara, suosnivač i izvršni direktor TAI. „Zamena konvencionalne metode provere pruge, dovela je do dramatičnog poboljšanja operativne efikasnosti.” Programibilnost, izdržljivost i ugrađena inteligencija rešenja zasnovanog na AMD Kria SOM takođe ga čine prilagodljivim jedinstvenim i promenljivim uslovima, geografiji i potrebama teritorije JR Kyushua i broja putnika.

Budući da su železnice postavljene u prirodnom okruženju, mogućnost ažuriranja Kria SOM-a kako bi odgovarao svakodnevnim promjenjivim prirodnim uslovima je kritična i pomaže ulaganjima u budućnost.