AMD ermöglicht KI-Lösung zur Gleisinspektion in Japan
AMD hat jetzt veröffentlich, dass die JR Kyushu Railway Company, ein japanischer Betreiber von Hochgeschwindigkeitszügen, das AMD Kria™ K26 System-on-Module zur Automatisierung von Gleisinspektionen einsetzt. Diese KI-basierte Lösung ersetze herkömmliche Methoden, bei denen kilometerlange Strecken zu Fuß inspiziert werden und sorge für erhebliche Effizienzgewinne, indem sie die Inspektionsgeschwindigkeit, die Kosten und die Genauigkeit verbessere, um die strengen japanischen Sicherheitsanforderungen für den Schienenverkehr zu erfüllen. Das hat das Unternehmen jetzt mitgeteilt.
Die Hochgeschwindigkeitszüge von JR Kyushu verkehren auf einem ausgedehnten Gebiet von mehr als 2.340 Kilometern Gleis, wobei die Züge mit einer Geschwindigkeit von bis zu 260 km/h unterwegs sind. Die Sicherheit hat für das Unternehmen oberste Priorität und erfordert sorgfältige Inspektionen der Gleise in festgelegten Abständen.
Um die Effizienz und Genauigkeit der Bewertungen zu erhöhen, habe sich JR Kyushu für eine AMD-basierte Lösung von Tokyo Artisan Intelligence entschieden, die Hochgeschwindigkeits-Bildverarbeitung und fortschrittliche KI-Funktionen einsetzt, um lose Bolzen und andere Gleisprobleme zu erkennen und zu überprüfen.
„Mit der neuen Lösung von TAI und AMD konnten wir die Effizienz gegenüber der konventionellen Gleisinspektion verbessern, und wir erwarten weitere Verbesserungen der Inspektionseffizienz durch zukünftige Funktionserweiterungen", sagt Kazuhiro Sakaguchi, stellvertretender Manager in der Engineering Division, Shinkansen Department bei JR Kyushu.
Das Herzstück der Gleisinspektionslösung ist eine Vision-Computing-Box, die an einem Wagen befestigt ist und die Gleise mit einer Geschwindigkeit von 19 km/h inspiziert. Die Box ist mit einer Hochgeschwindigkeitskamera ausgestattet, die das FPGA-basierte Kria K26 SOM für die KI-gestützte Vor- und Nachbearbeitung von Daten und Bildern verwendet. Das Kria K26 SOM ist eine kompakte All-in-One-Embedded-Plattform, die einen speziell konfigurierten AMD Zynq™ UltraScale+™ MPSoC mit DDR-Speicher, nichtflüchtigen Speicherbausteinen, einem Sicherheitsmodul und einem Aluminiumwärmeableiter integriert.
„Der wichtigste Vorteil der KI in diesem Fall war die Kostenreduzierung. Das Ersetzen der herkömmlichen Methode, Gleise zu Fuß zu inspizieren, durch Wagen hat zu einer dramatischen Verbesserung der betrieblichen
Effizienz geführt“, so Hiroki Nakahara, Mitbegründer und CEO von TAI.
