Quando sono nate, nel 19° secolo, le ferrovie erano uno dei settori più innovativi dell’economia e uno dei principali attori della rivoluzione industriale. Tuttavia, con la successiva rapida crescita del trasporto stradale e aereo, hanno perso la posizione di leader tecnologici. Dal 1990 l’emergere e lo sviluppo di Internet, l’Internet of Things e i big data hanno fornito al settore ferroviario l’opportunità di intraprendere una nuova fase. In effetti, la grande quantità di dati generati può rivelarsi uno strumento utile, consentendo alle imprese di modificare la propria struttura organizzativa, migliorare le proprie prestazioni e creare nuovo valore aggiunto. Per sfruttare appieno i vantaggi della digitalizzazione, il comparto può fare affidamento sull’IA. Di conseguenza, essa può essere percepita come una leva per migliorare la gestione, ridurre i costi e aumentare la competitività rispetto ai concorrenti diretti o ad altri modi di trasporto.
LA GUIDA AUTONOMA PER I TRENI DEL FUTURO
Uno degli esempi più significativi di utilizzo dell’IA nella tecnologia ferroviaria è il suo contributo all’automazione del funzionamento dei treni (in inglese automation of train operation, ATO). Essa trasferisce di fatto la responsabilità della gestione delle operazioni dal macchinista al sistema di controllo del treno, con diversi gradi di autonomia. Gli sviluppi sono stati cospicui nelle aree urbane densamente popolate, con metropolitane senza conducente e trasporto ferroviario leggero (servizi urbani o regionali). Infatti l’IA ben si presta alla guida senza conducente in ambienti controllati come nel caso delle metropolitane. Nel 2018 circa 1.000 km di linee metropolitane automatizzate in funzione hanno servito 41 città in 19 paesi in tutto il mondo e le previsioni indicano che entro il 2025 ci saranno oltre 2.300 km di linee automatizzate.
È più difficile applicare questa soluzione in spazi aperti, in cui è necessario poter reagire celermente a pericoli improvvisi, ma si stanno comunque facendo importantissimi passi avanti. SNCF (l’operatore ferroviario francese) ha testato il primo treno semi-autonomo a fine 2021 e ha dichiarato di voler fare lo stesso con un treno totalmente autonomo nel 2023 (ancora non si hanno notizie nel merito). L’IA e la guida autonoma trovano la loro utilità anche per migliorare le prestazioni e la competitività del trasporto merci ferroviario. Inoltre, poiché si prevede un aumento del trasporto intermodale di container, sono in corso anche progetti per sincronizzare meglio i movimenti dei treni container sulla rete, migliorare le informazioni in tempo reale e lo scambio di dati. A tal proposito nel 2018 l’ATO è stato testato con successo sulla rotta merci che collega il porto di Rotterdam alla Germania.
LA MANUTENZIONE PREDITTIVA E L’IA
Un ulteriore impiego dell’IA è nella manutenzione predittiva che, a differenza di quella correttiva (solo dopo il guasto) e di quella preventiva (a intervalli fissi), identifica modelli, anomalie o segnali che possono indicare un possibile guasto futuro o una necessità di manutenzione. Essa consente di pianificare gli interventi in modo mirato, riducendo sia le interruzioni dei treni sia i costi.
Questo sistema di intelligenza artificiale è stato introdotto in Brasile dalla compagnia Rumo, che dichiara di aver limitato così i falsi allarmi che causavano l’arresto del treno o la necessità di limitazioni di velocità. L’azienda afferma di aver ridotto il tasso di casi di questo tipo del 50% e di aver aumentato l’efficienza del servizio ferroviario in generale. Invece SNCF ha reso noto che la manutenzione predittiva ha anche permesso di ridurre del 30% gli incidenti che coinvolgono gli scambi ferroviari e ha sottolineato che sarà in grado di prevedere l’80% degli incidenti sulle catenarie (la rete elettrica che alimenta i treni). In futuro questa strategia diverrà ancora più cruciale con la maggiore capacità dei treni di produrre dati di diagnostica.
UNA GESTIONE DEL TRAFFICO OTTIMIZZATA
La grande quantità di dati prodotta dall’infrastruttura ferroviaria può essere sfruttata efficacemente per la gestione del traffico ferroviario. L’IA è in grado di analizzare i dati per prendere decisioni in tempo reale sulla pianificazione del passaggio dei treni. L’esempio classico è quello di due convogli che, a causa di un ritardo, arrivano sullo stesso binario contemporaneamente: quale deve entrare nella stazione per primo?
Nel caso di Deutsche Bahn (l’equivalente tedesco di Trenitalia) i sistemi basati sull’IA per risolvere i conflitti tra i treni sono attivi a Stoccarda, Monaco e nella regione del Reno-Meno. Nel 2022 questo strumento ha ridotto con successo i ritardi per un totale di 58.000 minuti. Per il 2023, con l’aggiunta del sistema ferroviario urbano di Berlino, si prevede un’ulteriore riduzione dei ritardi ferroviari per un totale di 90.000 minuti.
UNO SGUARDO ALL’ITALIA
Anche in Italia si guarda con interesse all’intelligenza artificiale nei trasporti ferroviari. Infatti nel 2019 Trenitalia presentò il progetto Sentinel I.T., un treno con IA e sensori diffusi per ridurre i furti sui convogli, insieme ad altri servizi forniti al viaggiatore. Sempre nello stesso anno Ferrovie dello Stato annunciava un progetto per impiegare l’IA nell’assistenza clienti e offrire esperienze di viaggio personalizzate.
Dunque, l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore ferroviario tanto all’estero quanto in Italia, portando vantaggi significativi in termini di automazione, manutenzione e gestione del traffico. Tuttavia il futuro presenta sfide importanti da affrontare, soprattutto riguardo alla necessità di maggiore sicurezza e protezione da attacchi informatici, insieme anche al bisogno di saper gestire l’inevitabile trasformazione del settore verso una minore presenza dell’elemento umano. Superarle sarà essenziale per sfruttare pienamente il potenziale dell’IA e migliorare ulteriormente l’efficienza e l’affidabilità del trasporto ferroviario.