Aplikacje kosmiczne zapewnią płynność ruchu drogowego i kolejowego
Chociaż dane z obserwacji Ziemi zapewniają krytyczne, przydatne informacje dla sektorów takich jak rolnictwo i zarządzanie klęskami żywiołowymi, istnieje wiele obszarów, w których pełny potencjał tej technologii pozostaje niewykorzystany. Projekt SPATRA(odnośnik otworzy się w nowym oknie) rozpoznał transport drogowy i kolejowy jako dwa kluczowe sektory, które mogłyby czerpać dalsze korzyści z takich aplikacji satelitarnych. „Kiedy mówimy o wykorzystaniu danych satelitarnych w transporcie lądowym, zwykle myślimy o aplikacjach wykorzystujących globalne systemy nawigacji satelitarnej, takie jak EGNSS(odnośnik otworzy się w nowym oknie)” — mówi koordynatorka projektu SPATRA, Danijela Ristic-Durrant z OHB Digital Services(odnośnik otworzy się w nowym oknie) w Niemczech. „Dane z obserwacji Ziemi, na przykład ogólnodostępne dane Copernicus Sentinel(odnośnik otworzy się w nowym oknie), nie są tak często wykorzystywane. W tym projekcie chcieliśmy zademonstrować sytuacje, w których takie dane mogą przynieść korzyści”.
Monitorowanie wahań temperatury szyn
W ramach projektu zaproponowano i opracowano dwa przypadki użycia, jeden dla transportu drogowego, drugi dla kolejowego. Pierwszy przypadek użycia skupiał się na monitorowaniu i prognozowaniu wpływu temperatury na sieci kolejowe. §Zarządcy infrastruktury często korzystają z prognoz pogody, aby przewidzieć, czy tory mogą się zbytnio nagrzać” — wyjaśnia Ristic-Durrant. „Następnie wydają tak zwane nakazy jazdy z niską prędkością dla maszynistów lub całkowicie zatrzymać ruch”. Może to prowadzić do znacznych zakłóceń w działaniu kolei. Zespół projektu SPATRA opracował system, który łączy satelitarne dane termiczne Copernicus z uczeniem maszynowym, aby zwiększyć rozdzielczość danych do monitorowania temperatury szyn i oszacowania ryzyka wyboczenia szyn. System ten przetestowano w Serbii, gdzie wykazał potencjał umożliwiający zarządcom infrastruktury ciągłe monitorowanie wahań temperatury szyn w całej sieci oraz wcześniejsze identyfikowanie ryzyka odkształcenia torów, zapewniając bezpieczne i wydajne usługi kolejowe.
Walka z zatorami na przejściach granicznych
Drugi przypadek użycia koncentrował się na zwalczaniu zatorów i optymalizacji wykorzystania parkingów na przejściu granicznym Batrovci w Serbii. „Pomysł polegał na tym, że dane satelitarne mogłyby być wykorzystywane przez zarządców logistyki do monitorowania poziomów zatorów na granicach, a także do oceny zajętości miejsc parkingowych” — dodaje Ristic-Durrant. Wykorzystując możliwości zarówno Europejskiego Globalnego Systemu Nawigacji Satelitarnej, jak i systemu satelitarnego Copernicus, w połączeniu z technikami wizyjnymi opartymi na dronach i sztucznej inteligencji (AI), zarządcy logistyki mogliby skuteczniej planować podróże i dokładniej szacować czas przybycia.
Przyjazne dla środowiska sieci transportu lądowego
Projekt SPATRA pokazał, w jaki sposób dane z obserwacji Ziemi mogą być stosowane w modelach wspomaganych sztuczną inteligencją do zapewniania płynnego i bezpiecznego transportu. Poprawa zarządzania ruchem drogowym i monitorowania infrastruktury kolejowej pomoże stworzyć bardziej wydajne, a tym samym bardziej przyjazne dla środowiska sieci transportu lądowego. „Udało nam się zwiększyć poziom gotowości technologicznej tych zastosowań” — zauważa Ristic-Durrant. „Podobnie jak w przypadku każdego systemu wykorzystującego modele sztucznej inteligencji, musimy teraz zebrać więcej danych, aby je wytrenować”. Dalsze ulepszenia i testy terenowe pomogą przybliżyć technologię do gotowości rynkowej, a także, miejmy nadzieję, zachęcą do dalszych inwestycji w rozwiązania transportu lądowego oparte na satelitach.
