Alstom Mastria gestisce i flussi di persone nei mezzi di trasporto

Questa soluzione di monitoraggio e mobilità multimodale, si avvale dell'Intelligenza Artificiale, Big Data e machine learning che consentono di offrire una maggiore visibilità sulla distribuzione e il flusso di passeggeri nei treni e nelle stazioni.

Alstom · ha rilasciato una nuova versione di Mastria, una soluzione di monitoraggio e mobilità multimodale che utilizza l'intelligenza artificiale per fornire agli operatori e alle autorità di trasporto strumenti per la gestione del flusso di passeggeri.

Consente agli operatori di adattarsi, facilmente e in tempo reale, la sua offerta ai vari requisiti di distanziamento sociale e di raccolta pubblica sorti a causa della pandemia di COVID-19.

Grazie ai Big Data e al machine learning, Mastria offre una maggiore visibilità sulla distribuzione e il flusso di passeggeri nei treni e nelle stazioni, nonché funzionalità predittive. Con questa soluzione è possibile anticipare e controllare la densità e le operazioni dei passeggeri in tempo reale, adattamento della frequenza del treno, la capacità e il numero richiesto di treni, così come i flussi di passeggeri verso le stazioni, tra le altre cose.

Facilita l'incontro tra domanda e offerta di treni, ottimizzazione delle condizioni operative, costi inclusi, ed è particolarmente utile per la gestione dei picchi di domanda fluttuanti, come durante le ore di maggiore affluenza, eventi speciali di mobilità o restrizioni, come nel caso del COVID-19.

La nuova implementazione di Mastria aggiunge informazioni sulla domanda di sensori per treni da parte dei passeggeri, biglietterie automatiche, segnaletica stradale, sistemi di gestione, telecamere di sorveglianza e reti mobili per fornire un'immagine in tempo reale dei flussi di passeggeri.

Da questo punto, elabora le informazioni e le trasmette agli operatori per garantire e anticipare specifici livelli di occupazione, in percentuale della capacità massima, in ogni momento. Puoi suggerire di aumentare la frequenza dei treni, ridistribuire il flusso di persone verso determinate stazioni, riadattamenti ad altri sistemi di trasporto, limitare l'ingresso alle stazioni o persino gestire la distribuzione dei passeggeri sulla piattaforma per allinearli con le auto con più spazio su un treno.

“Prevedere è prevenire. La capacità di questo strumento di analizzare milioni di dati in tempo reale lo rende un alleato indispensabile per gli operatori in ogni momento, ma soprattutto nel contesto attuale. Gli esperti concordano sul fatto che il trasporto pubblico, e in particolare la ferrovia, continuerà ad essere la spina dorsale della mobilità urbana. L'intelligenza artificiale sarà il nostro miglior compagno di viaggio in questa nuova era della mobilità”, commenti Stephane Feray-Beaumont, Vice President of Innovation and Smart Mobility presso Alstom Digital Mobility.

L'esperienza di Panama

Alstom ha implementato Mastria nella metropolitana di Panama alla fine dello scorso anno. L'obiettivo era quello di analizzare i flussi di passeggeri e offrire un modo per evitare la saturazione che appariva in momenti imprevedibili e solo in determinate stazioni..

In soli tre mesi, e grazie alle tecniche di deep learning (reti neurali artificiali che abilitano algoritmi di autoapprendimento), la saturazione localizzata può essere prevista fino a 30 minuti prima che possa essere osservato visibilmente, abilitare azioni correttive che riducono i tempi di attesa nelle stazioni.

Attualmente, in risposta alla situazione Covid-19, la stessa tecnologia viene utilizzata per adattare le azioni operative che mantengono il carico del treno al 40% della sua capacità massima, come raccomandato dalle autorità sanitarie del paese.

Utilizzo di varie origini dati, come le informazioni di viaggio dell'utente e il peso delle auto, sono state sviluppate nuove funzioni: monitoraggio in tempo reale della densità e dei flussi di passeggeri nelle stazioni e nei treni, con nuovi avvisi predittivi, simulazione dell'apertura e chiusura accessi alle stazioni, e analisi della distribuzione dei passeggeri lungo i treni.

Tecnologia Mastria

Mastria si basa su quattro funzioni standard: monitoraggio multimodale, gestione del traffico, coordinamento delle operazioni e analisi predittiva. Questi sono altamente configurabili e possono essere combinati in base alle esigenze degli operatori e all'ambiente di rete di mobilità globale..

Questa tecnologia acquisisce dati da informazioni esterne e sistemi di controllo su connessioni di rete sicure. È flessibile e scalabile, e si adatta a diverse reti di trasporto di qualsiasi dimensione. Inoltre, può essere ampliato per includere nuove linee o mezzi di trasporto aggiuntivi.

Numerose implementazioni pilota della tecnologia di intelligenza artificiale di Mastria sono già state effettuate a Parigi, Firenze, Saragozza e Panama.

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