Dolar 43,2642
Euro 50,8626
Altın 6.764,00
BİST 12.851,49
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 11°C
Az Bulutlu
İstanbul
11°C
Az Bulutlu
Cum 12°C
Cts 13°C
Paz 15°C
Pts 16°C

Yapay Zeka ile Demiryolu Bakımı: Güvenlik Artışı

Yapay Zeka ile Demiryolu Bakımı: Güvenlik Artışı
15 Temmuz 2025 04:33

“`html

Hint Demiryolları, Güvenliği ve Verimliliği Artırmak İçin Yapay Zekayı Kucaklıyor

Hint Demiryolları, altyapısını modernleştirme yolunda önemli bir adım atarak, Hindistan Özel Lojistik Koridorları Şirketi (DFCCIL) ile ortaklaşa bir Yapay Zeka/Makine Öğrenimi (YZ/ML) tabanlı bir inceleme sistemi uygulamayı planlıyor. 14 Temmuz 2025’te Yeni Delhi’deki Ray Bhawan’da imzalanan Muhtıra ile resmileşen bu girişim, vagon bakımını devrimcileştirmeyi ve operasyonel güvenliği önemli ölçüde iyileştirmeyi hedefliyor. Önemli demiryolu yetkililerinin şahit olduğu bu anlaşma, Hindistan’ın demiryolu ağının dijital dönüşümünde önemli bir adım. Projenin temel hedefleri, manuel incelemeleri azaltmak, kazaları önlemek ve hizmet kesintilerini minimize etmek.

Vagon Bakımındaki Yenilikler

Bu iş birliğinin özünde, Makine Görüsü İnceleme Sistemi (MVIS) yatıyor. DFCCIL, dört MVIS ünitesini temin edecek, takacak, test edecek ve devreye alacak. Bu sistem, hareket halindeki trenlerin alt donanımlarının yüksek çözünürlüklü görüntülerini analiz etmek için gelişmiş YZ ve makine öğrenimi algoritmaları kullanıyor. MVIS, asılı, gevşek veya eksik bileşenler gibi anomalileri gerçek zamanlı olarak otomatik olarak tespit edecektir. Bu otomatik inceleme süreci, geleneksel manuel incelemelere kıyasla potansiyel güvenlik risklerini tespit etmenin hızını ve verimliliğini önemli ölçüde artıracaktır. Ayrıca, ilgili yetkililere anında uyarılar sağlayarak, hızlı müdahaleler ve önleyici tedbirler sayesinde kazaların ve hizmet kesintilerinin olasılığını azaltacaktır.

Yapay Zekanın Rolü

YZ/ML bileşeni, MVIS’in başarısı için kritik öneme sahiptir. Sistemin algoritmaları, demiryolu vagonlarında yaygın olan çeşitli kusur ve aşınma kalıplarını tanımak üzere eğitilmiştir. Bu algoritmaların sürekli öğrenme ve uyum sağlaması, zamanla sistemin doğruluğunu artıracaktır. Bu, sürekli veri analizi yoluyla sağlanır. YZ’nin kullanımı ayrıca insan hatası ve yorgunluğu en aza indirerek, incelemelerin tutarlı ve doğru bir şekilde yapılmasını sağlar. Bu teknoloji, tepkiden önleyici bakıma doğru önemli bir değişim temsil etmektedir, böylece demiryolu, potansiyel sorunları önemli sorunlar haline gelmeden önce ele alabilir.

İş Birliği ve Uygulama

Muhtıra, Demiryolu Bakanlığı (Demiryolu Kurulu) Proje ve Geliştirme Direktörü Sumit Kumar ve DFCCIL Genel Müdür Yardımcısı (Makine) Jawahar Lal tarafından imzalandı. DFCCIL Genel Müdürü Praveen Kumar ve diğer üst düzey yetkililerin varlığı, bu iş birliğinin önemini ve başarılı bir uygulamaya olan bağlılığı vurgulamaktadır. Proje, Hint Demiryollarının operasyonları boyunca akıllı sistemleri entegre etme, demiryolu ağının genel verimliliğini ve güvenliğini artırma amacıyla uyumludur. Hint Demiryolları ve DFCCIL arasındaki iş birliği, sektördeki gelecekteki teknolojik ortaklıklar için bir model oluşturmaktadır.

Farklı Diller İçin Yapay Zeka Çözümleri

İlgili bir gelişmede, Dijital Hindistan Dilbilim Bölümü (DIBD) ve Demiryolu Bilgi Sistemleri Merkezi (CRIS), Hint Demiryolları için 22 Hint dilinde çok dilli YZ çözümleri oluşturmak için bir muhtıra imzaladı. Bu girişim, dilsel kapsayıcılığı ve dijital dönüşümü ilerletecek ve yolculuk deneyimini iyileştirmeyi hedefliyor. Bu, Hint Demiryollarının çok dilli bir nüfusa hizmet etmek ve erişilebilirliği artırmak için teknolojiyi kullanmaya olan bağlılığını daha da vurgulamaktadır.

Sonuç

Hint Demiryolları ve DFCCIL arasındaki iş birliği, ayrıca DIBD ve CRIS ile ilgili girişimler, teknolojik olarak gelişmiş ve verimli bir demiryolu ağı oluşturulmasına doğru önemli bir değişim anlamına geliyor. Hint Demiryolları, YZ/ML tabanlı inceleme sistemlerini ve çok dilli YZ çözümlerini entegre ederek, güvenliği artırmak, operasyonel verimsizlikleri azaltmak ve yolcu deneyimini iyileştirmek için proaktif adımlar atıyor. MVIS, manuel inceleme ihtiyacını azaltmayı, kazaları önlemeyi ve hizmet kesintilerini minimize etmeyi vaat ediyor. Altyapı modernizasyonuna yönelik bu stratejik yaklaşım, yalnızca güvenliği güçlendirmekle kalmayacak, aynı zamanda Hint demiryolu sisteminin genel güvenilirliğini ve kapasitesini de artıracaktır. Çok dilli desteğe odaklanmak, kapsayıcılığa ve müşteri hizmetlerine olan bağlılığı daha da vurgulamaktadır. Geleceğe bakıldığında, gelişmiş teknolojileri kullanma bu modeli, demiryolu sektöründe büyümeyi ve rekabeti sürdürmek için hayati önem taşıyacak ve muhtemelen küresel düzeyde benzer girişimleri teşvik edecektir.

Şirket Özeti

Hint Demiryolları, dünyanın en büyük demiryolu ağlarından biridir ve günlük olarak milyonlarca yolcu ve tonlarca yük taşır. Demiryolu Bakanlığı, Hindistan’ın demiryolu sisteminin geliştirilmesi ve işletilmesinden sorumludur. Organizasyon, verimliliği ve güvenliği artırmak için altyapısını sürekli olarak modernleştirmektedir. Hindistan Özel Lojistik Koridorları Şirketi (DFCCIL), Hindistan genelinde özel lojistik koridorlarını planlamak, inşa etmek ve bakımdan sorumlu özel bir şirkettir. DFCCIL, yük taşımacılığının verimliliğini ve kapasitesini artırmaya, lojistik maliyetlerini düşürmeye ve ülkenin ekonomik büyümesine katkıda bulunmaya odaklanmaktadır. Demiryolu Bilgi Sistemleri Merkezi (CRIS), Demiryolu Bakanlığı’na bağlı bir kuruluştur ve Hint Demiryolları için BT çözümlerinin geliştirilmesi ve uygulanmasından sorumludur.

“`