2026년 1월 22일, 철도 부문에서의 인공 지능 웹 세미나:중국과 유럽 사이의 혁신의 교두보로 130명이 넘는 참가자들이 철도 시스템에 인공지능의 변화적 영향을 분석했습니다.이 워크숍은 유러넥스, UIC 및 베이징 자오통 대학 (BJTU) 이 공동으로 주최했으며, 연구 및 산업 응용 전략에 대한 고위 수준의 정보 공유를위한 기회를 제공했습니다.
세션 1: 중국의 대규모 혁신
중국 동료들은 인공지능 기반 솔루션의 신속한 통합과 지능형 인프라 개발의 일환으로 적용에 초점을 맞추었습니다.
· 지능형 플랫폼: 중국 철도 과학 아카데미 (CARS) 의 핑 리 박사는 350km/h의 자율주행, 지능형 건설 및 운영을 지원하는 "철도 두뇌" 이니셔티브에 대해 상세히 설명했습니다.
· 유지보수 및 로봇 기술: BJTU의 Guoqing Jing 교수는 건설에서 유지보수로의 초점 전환을 강조했습니다.로보틱 트랙 검사 및 통합 센서를 갖춘 '스마트 스리퍼'의 개념을 도입하여 감소하는 노동력을 완화합니다..
· 데이터 복잡성: BJTU의 Liping Jing 교수는 방대한 텍스트 및 비디오 데이터 처리에 대한 도전에 대해 논의했습니다.품질 통제를 위한 침입 탐지 및 큰 언어 모델 (LLM) 도구와 같은 사용 사례를 강조합니다..
세션 2: 유럽 신뢰와 규제
유럽에서의 발표는 대륙의 엄격한 규제 환경에서 자동화에서 자율성으로의 전환에 초점을 맞췄습니다.
· 신뢰할 수 있는 AI: 스위스 남부의 응용과학과 예술 대학 (SUPSI) 의 프란체스코 플라미니 교수와 알스톰의 켄자 하쿠켄 사야 박사는특히 신호 인식 및 레벨 크로싱 모니터링과 같은 안전 중요 기능.
· 효율성과 지속가능성: 알스토름은 지능형 함대 관리를 위해 인공지능이 에너지 소비와 예측 유지보수를 최적화하는 방법을 보여주었습니다.
· 표준화: 트래픽버킷의 Peter Söderholm 박사는 기술이 빠르게 발전하고 있지만 규제가 뒤쳐지고 있다고 주장했다.그는 복잡한 규제 프레임워크와 위험 분석을 관리하기 위해 인공지능 자체를 사용하는 것을 제안했습니다..
세션 3: 인공지능에 대한 패널 토론
세 번째 세션에는 UIC의 Artur Fojud와 Imotion Analytics의 Gianlucca Coloma가 공동으로 진행한 심도 있는 패널 토론회가 열렸다.이 세션은 기술 발표를 넘어 글로벌 인공지능 구현의 사회 기술적 장애물을 해결했습니다..
포주드는 특히 인공지능 지배구조 개발을 위한 대화를 이끌었습니다. 그는 철도 부문이 책임감 있게 혁신적인 솔루션을 채택하기 위해인공지능이 새로운 기능을 도입하는 방법에 대한 명확한 요구 사항이 있어야 합니다.포주드는 AI가 인간의 전문 지식을 통제 할 수없는 대체 수단이 아닌 지원 도구로 남아있는 것을 보장하는 책임있는 채택의 조건에 주목했습니다.또한 세 가지 중요한 문제도 다루었습니다.:
1.데이터 품질 대 부피: 전문가들은 고품질의, 정확하게 표시된 데이터가 순수한 양보다 훨씬 더 유용하다는 합의를 얻었습니다. 특히 희귀하고 재앙적인 엣지 사례에 대한 훈련 시스템에서 그렇습니다.
2.인간과 인공지능의 분할: 패널은인간-on-the-loop이 공생 관계에서 인공지능은 고주파 데이터 처리 및 예비 실행을 처리하며, 인간 운영자는 전략적 결정과 예외적 시나리오에 대한 감독을 유지합니다.
3.세계 표준화: 토론은 국제 데이터 공유에 관련된 어려움을 다루었습니다. 유럽의 엄격한 규제가 다른 지역에 비해 혁신을 늦추는 것처럼 보일 수 있지만,패널은 그들이 더 높은 안전 기준을 보장한다고 지적했습니다..
결론과 다음 단계
이 행사는 AI의 완전한 통합을 위한 길이 철저한 계획과 분야 간 협력, 그리고 안전에 대한 흔들리지 않는 헌신이 필요하다는 명확한 합의로 마무리되었습니다.따라서 참가자들은전담 업무 그룹과학 연구와 산업적 응용 사이의 격차를 줄이기 위해서입니다.
출처:https://uic.org/com/enews/article/artificial-intelligence-in-rail-bridging-innovation-between-China-and-Europe (중국과 유럽 사이의 철도교통 혁신)