Ne-a făcut plăcere să discutăm cu invitații noștri la evenimentul de lansare TSM 102 din decembrie despre mobilitatea pe căile ferate. Alături de noi au fost:
Ovidiu Mățan: Vă invit să începem cu o scurtă prezentare personală.
Tudor Arsenescu - Capability Lead @Accenture: Lucrez la Accenture, unde componenta Embedded se concentrează asupra Railway, Automotive, Life Sciences și Industrial Automation.
Cătălin Golban: Lucrez la Bosch pe prelucrare video în contextul conducerii automate și autonome. La Bosch avem și proiecte pe Railway, unde folosim tehnici similare celor folosite în proiectele Automotive.
În ce proiecte sunteți implicați?
Tudor Arsenescu: Echipa mea furnizează servicii în toate domeniile enumerate anterior, care țin de Embedded. Referitor la Railway, ne ocupăm de verificarea și validarea componentelor esențiale în garantarea siguranței, anume calculatoarele de la bordul trenurilor. O altă zonă mare este cea de simulare, anume testarea în laborator a unor echipamente care se instalează pe tren sau pe lângă tren. În zona de Automotive avem proiecte integrate categoriei vehicule/mașini electrice, power train, gestiunea bateriilor. Avem proiecte legate de interfața om-mașină. În ceea ce privește Life Sciences, ne ocupăm de microscopie electronică pentru una din firmele de top 3 sau top 5 în lume. E vorba de microscoape cu capacitate de mărire de sute de mii de ori. Un astfel de microscop are vreo ¾ metri, iar incinta în care se pune mostra este de dimensiunea unei cărți mai mari. Referitor la Industrial Automation, avem un parteneriat public cu ABB care privește programarea senzorilor lor și toată interfața cu senzorii lor.
Cătălin Golban: Dacă vrem să avem o imagine mai clară asupra a ceea ce se întâmplă, de la componenta Embedded la componenta cloud, pot spune că în echipe ne preocupă tot ce este end to end sau full stack, adică dezvoltăm software embedded, software de inteligență artificială, de procesare de semnal și computer vision. Pe de altă parte, vedem un interes crescut pentru backend developmaent și Cloud Computing în contextul volumelor crescânde de date, pe care trebuie să le achiziționăm când dezvoltăm astfel de tehnologii care trebuie să funcționeze cu date reale. Acest lucru corespunde modului în care dezvoltăm produse ce țin de Railway. De exemplu, camera video sau sisteme radar care sunt pe tren sau tramvai. Aici nu e vorba doar de Embedded. Totul tinde să devină conectat și să aibă partea de backend, de cloud, din ce în ce mai pronunțată. Avem cerințe interesante de la clienți. De exemplu, un client de-al nostru, dintr-un oraș (nu dăm nume), ne-a spus că unii oameni, atunci când ies dintr-un pub, stau pe linia de tramvai, iar unii trag și un somn acolo. Prin urmare, ni s-a cerut să dezvoltăm o soluție de siguranță care să permită frânarea automată, dacă sunt persoane pe linia de tramvai. E doar un exemplu, posibilitățile legate de siguranță fiind infinite. Constrângerile în ceea ce privește domeniul Railway nu sunt atât de mari, deoarece se pot pune sisteme cu capacitate de calcul mai mari sau senzori mai performanți. Referitor la cercetare, suntem destul de înaintați în domeniul Automotive, ceea ce presupune că reutilizăm tehnologia în alte domenii similare, adaptate specificului fiecărei industrii.
Tudor Arsenescu: Avem sute de oameni distribuiți pe proiecte în Railway. Unul din proiectele cele mai mari pe Railway a fost cel de eficientizare a transportului public în Elveția. Conceptul SmartRail 4.0 se folosește de tehnologii inovatoare pentru fluidizarea traficului folosind aceeași infrastructură (de exemplu, șina sau poziția semnalelor). Se dorește o creștere a traficului cu 30%, ceea ce înseamnă că distanțele de frânare și timpii de reacție trebuie să scadă. Legat de ceea ce spunea colegul meu, este adevărat că se pot adăuga echipamente mai mari pe tren, echipamente cu putere de calcul mai mare, dar orice echipament nou adăugat are impact negativ asupra timpilor de frânare. Dacă viteza e mare, fiecare kilogram în plus contează. Un alt subiect de discuție pentru acest proiect a fost sistemul radar folosit, trebuind să găsim un echilibru între tipul de senzori folosiți/ acuratetețe vs. greutate adăugată și poziționare pe tren. Alte proiecte pe care am lucrat sunt în zona de securitate. De exemplu, un sistem de key management pentru identificarea trenurilor, prin sisteme bazate pe cloud. Un alt proiect cu longevitate este cel de Juridical Recorder pe trenuri. Este vorba de un calculator ce joacă rolul cutiei negre pe trenuri, acest sistem fiind răspândit sub o formă sau alta în majoritatea trenurilor din Europa Centrală. Ca să vă faceți o idee, este vorba de un dulap care face înregistrare locală și backup remote. La începuturile lui, acest sistem nu era conectat la cloud, dar între timp a fost conectat, fapt ce a dus la apariția cheilor de criptare. Am evoluat mult de acum zece ani, când se venea cu o cheie fizică specială, se introducea un USB cu soft pentru a se face upgrade-ul de sistem. Securitatea fizică se păstrează încă, una din marile probleme din trenuri fiind vandalismul. Sistemele în sine sunt acum moderne.
E mai ușor să facem dezvoltare în Automotive sau în Autonomous Driving? Avem trenuri autonome?
Cătălin Golban: Putem vorbi de trenuri autonome, doar pentru medii controlate, de exemplu la metrou. Provocările la scenariile urbane vin din mediul înconjurător și din reacțiile adecvate pe care trebuie să le avem. Tendința este de a oferi, într-o primă fază, asistență. De exemplu, având în vedere criza de personal cu experiență, niște semnale mai variate, mai clare, pot duce la angajarea unor conductori de tren cu mai puțină experiență. Treptat, se poate ajunge și la autonomie, dar pentru scenarii urbane complexe, provocările sunt aproape identice ca la mașini.
Tudor Arsenescu: Avem proiecte pentru metrouri și pot confirma că există deja sisteme complet automate, doar că e vorba de rețele închise cu bucle închise în zone metropolitane (subterane sau supraterane). Sunt metrouri și trenuri supraterane fără conductor, singurul reprezentant al companiilor de transport fiind o persoană ce are chei de control care să permită deschiderea ușilor în cazul unor defecțiuni severe sau a opririi neașteptate a trenurilor. Viteza de deplasare va crește prin automatizare. Trenurile au șanse mai mari să devină autonome. Trenurile urmează șina de cale ferată și nu pot face stânga-dreapta după bunul plac. Acest lucru simplifică algoritmii de Machine Learning necesari.
Cum este diferit ciclul de dezvoltare la trenuri față de cel de la mașini?
Cătălin Golban: Dacă la Automotive dezvoltăm o generație nouă de camere în câțiva ani, la Railway avem numărul de ani din Automotive plus 1 sau 2 ani, dar sunt comparabile. Sunt și diferențe de standarde ISO referitoare la siguranță care trebuie luate în calcul.
Vom avea integrări de tehnologii din zona Automotive cu cele din zona dronelor, cu senzori de cale ferată, cu tehnologii legate de comunicarea dintre trenuri?
Cătălin Golban: Nu cunosc să existe automatizare la trenuri care să se bazeze pe drone, dar știu că există drone ce facilitează inspecția și supravegherea liniilor de tren. Se identifică pericolele de pe șină, ceea ce se poate face și cu senzorii de pe bord. O cerință ar putea fi identificarea zonelor de cale ferată obstrucționate de copaci căzuți, ceea ce înseamnă deplasarea rapidă a unui echipaj de intervenție.
Tudor Arsenescu: În SUA (și prin extensie în America de Nord) există tehnologie care facilitează comunicarea trenurilor între ele. Aici există un standard pentru mersul trenurilor numit TTC care, spre deosebire de sistemele europene, permite comunicarea dintre trenuri și centrul de control prin frecvențe radio (satelit, GSM, WiFi, frecvențe radio clasice). Are potențialul de a ajunge din urmă și de a depăși tehnologia europeană în contextul IoT. Colegul meu spunea că dezvoltarea e mai lentă la trenuri decât la mașini. Unul din motive este faptul că intervenția statului în standardizare și dezvoltare e mult mai pronunțată. Avem proiecte unde a fost nevoie de convergența domeniilor Automotive și Railway. De exemplu, cei de la Căile Ferate SUA căutau persoane competente în domeniul auto pentru a dezvolta roboți care să se plimbe prin depou pentru a îndeplini multe dintre rolurile celor responsabili cu buna funcționare și dirijare a trenurilor. Discuția e momentan la nivel de prototip.
Cât ar avea infrastructura noastră de recuperat?
Tudor Arsenescu: Infrastructura din SUA nu e extrem de departe de a noastră, dar compensează prin puterea locomotivelor și prin curățenia/ mentenanța șinelor. Până prin 2010, aveau un sistem clasic de emisie-recepție cu stații la purtător. Au fost câteva accidente tragice cauzate de vorbitul la telefon al conductorului și de trecerea pe un semnal roșu. Ca urmare a acestor incidente, au trecut la automatizare masivă, la digitalizare, la standardul TTC.
Cătălin Golban: Am avut un proiect de detecție a luminilor roșii de cale ferată, iar gradul de sensibilitate a detecției e chiar mai mare ca la mașini. Noi ne dorim să furnizăm o soluție și pentru cabinele trenurilor din România. Similaritățile dintre dezvoltarea pe Automotive și Railway sunt multiple. De exemplu, la camere nu mai trebuie să faci tot designul de prepocesare.
Construiți direct pentru Railway sau refolosiți?
Tudor Arsenescu: Principala convergență ar fi transportul intermodal. Avem sisteme autonome care nu au ca cerințe finale exact aceleași specificații (fiind particularități legate de fizica sub care operează sistemul respectiv și de constrângerile care țin de spațiu/ infrastructură), dar conceptele de planificare a călătoriei se păstrează (constrângeri similare de cost, timp, traseu, destinație). De exemplu, în domeniul Railway, aspectul energetic este mult mai pronunțat decât la mașini, motiv pentru care trenurile sunt mult mai "verzi" decât mașinile, nu pentru că operatorii lor sunt ecologiști convinși, ci pentru că se remarcă o creștere a costurilor de operare. Cu cât cresc costurile de operare, cu atât crește viteza trenului. Astfel, s-au căutat frecvent soluții alternative pentru a reutiliza energia de frânare, energia acumulată la coborârea unei pante. Putem crea sisteme de planificare integrate și în absența autonomiei totale. Automatizarea nu trebuie să fie complet digitală. Multe sisteme au drept sursă, conceptual vorbind, sistemele de control analogic.
Folosiți AI?
Cătălin Golban: Categoric. Cam tot Railway-ul merge pe metode de învățare bazate pe AI. Cele mai bune exemple vin din zona detecției de obiecte intruzive. Sunt foarte importante aici și datele și partea de backend. Trebuie ca datele pe care le ai să le poți folosi cât mai bine. Prin urmare, trebuie valorificată mai multă informație din aria Data Engineering, Data Search, pe lângă stricta antrenare a modelelor de învățare.
Tudor Arsenescu: Avem sisteme AI care folosesc senzori de percepție, similar organelor de simț umane. Există însă și sisteme feroviare autonome care nu se bazează neapărat pe adăugarea de senzitivitate la nivel de percepție (de exemplu, cu camere drept extensie a organelor de simț), ci prin integrarea cu echipamente de lângă șină. Datele nu pot fi transmise chiar prin șină, deși e un suport metalic, ci prin eurobalize, niște sisteme ce merg pe lângă șină. Din loc în loc există puncte electromagnetice în cadrul acestor balize, fapt ce facilitează schimbul și actualizarea datelor. Acesta e standardul de infrastructură feroviară europeană. O astfel de baliză nu știe când sunt obstacole pe șină, deci partea de senzori și AI poate aduce un plus sistemelor deja existente.
Vor avea trenurile un impact mai mare în viața oamenilor decât până acum?
Tudor Arsenescu: Transportul de marfă cu trenul, statistic vorbind, este cel mai eficient. Vorbim de costuri raportate la tonă de material transportat și la distanță. Nu e cel mai rapid, avionul este. Nu este cel mai flexibil, camionul este. Cu toate acestea, pentru volume mari de marfă pe distanțe lungi trenul e cel mai bun, deci impactul va fi mare. Şi transportul de călători va deveni o opțiune de top pe măsură ce conștientizăm impactul celorlalte mijloace de transport asupra mediului. Trenul va fi o opțiune bună raportat la consumul de timp și energie.
Cătălin Golban: Totul depinde de calitatea și de disponibilitatea infrastructurii, în special la noi în România.
de Ovidiu Mățan
de Mircea Ifrim
de Ovidiu Mățan
de Alina Mihuț
