俄罗斯联邦乌拉尔国立交通大学获200万资助开发智能列车系统

俄罗斯联邦乌拉尔国立交通大学的科研团队获得了俄罗斯铁路股份公司（ОАО «РЖД»）提供的一笔200万卢布的资助。这笔资金将用于开发一种基于人工智能的列车运行控制模型，旨在实现多列火车的高精度、高安全性与经济性协同运行。

该智能系统将有效提升货物及互联网订单的运输速度，优化铁路运输效率并降低能源消耗。目前，列车之间的运行间隔通常为8至12分钟，而通过改进控制算法，这一间隔有望缩短至5至7分钟。预计这将使铁路网络的整体通行能力提升约25%，同时能耗降低5%。

当前，货运列车已逐步采用“虚拟连挂”技术：首列列车通过无线通信传输实时数据，后方列车则自动跟随其运行状态。不过，现有系统仅支持两列列车之间的联动，更长的列车编组协同运行仍处于测试阶段。

乌拉尔国立交通大学的研究人员计划引入强化学习技术，以扩展该系统的功能，使其能够在虚拟环境中模拟并优化整组列车的控制策略，最终实现实际运营中的安全应用。人工智能将被用于系统的训练与学习过程。

未来，该技术还将进一步适配客运场景，从而实现更密集、准点且无延误的列车调度，无需新建铁路线路即可显著提升运力。

模型工作原理
该系统采用强化学习方法进行建模，使控制系统能够通过自主决策不断学习。当列车实现快速、安全且节能的运行时，系统会获得正向激励（“奖励”）；若出现延误或能源超支，则会受到反向反馈（“处罚”）。通过反复迭代，人工智能将逐步形成最优控制策略，并具备适应各类线路条件的能力。

项目团队
项目由乌拉尔国立交通大学技术科学副博士、自动控制、电信与铁路运输领域教授尼古拉·戈洛查洛夫主导，参与人员包括该校研究生伊万·什维列夫。项目科学指导为技术科学博士、副校长谢尔盖·布舒耶夫。尼古拉教授同时担任博士与研究生办公室主任，并兼任“计算机自动化系统”实验室工程师。

项目背景与认可
在俄罗斯铁路股份公司举办的青年科学家资助竞赛中，该项目从81份申请中脱颖而出，跻身前五名优胜项目之一。

未来规划
研究团队计划为这一新型列车运行管理方法申请专利，并开发一个可用于测试不同运行场景的软件平台。长远来看，该系统有望应用于大型客运枢纽及高速铁路网络，进一步提升铁路运输的智能化水平。

乌拉尔高等公路运输学院院长亚历山大·加尔金对此评价道：“当前，交通运输行业正处于数字化转型的关键时期。人工智能已不再是实验性工具，而是推动流程自动化与性能优化的核心技术。乌拉尔国立交通大学的研究工作，正是对铁路系统未来发展的实质性贡献。我们不仅在培养学生，更在构建一个能够孕育实用技术、服务于俄罗斯铁路明天的创新平台。”

项目负责人尼古拉·戈洛查洛夫补充道：“我们能够开展多样化的模拟实验。例如，为神经网络设定区段参数与列车属性，并设定运行目标——在严格遵守安全规范的前提下实现最快通行。系统基于这些数据自主学习，最终输出最优控制算法，包括何时缩短列车间距、何时调整速度等关键决策。”