NEC、鉄道の輸送障害時に最適復旧ダイヤを作成するAIを活用したシステムを構築

昨今、鉄道の運行形態は複雑さが増しており、行先、運行種別の変更や運休、運行順序の変更など、複雑で多岐にわたるパターンがある鉄道の運行ダイヤの作成は、これまで係員の経験に依存してきた。

しかし、ベテラン世代の退職や若手社員の採用難に伴い、効率的な運行の維持とダイヤ作成業務の省力化が求められている。

そうした中、日本電気株式会社（以下、NEC）は、事故や自然災害などによる輸送障害時における、最適復旧ダイヤを作成するAIを活用したプロトタイプシステムを構築した。

これまで一般的には、混合整数計画法などを活用した組合せ最適化AIによるダイヤ作成が試みられてきたが、大規模かつ複雑な鉄道路線での利用は、膨大な計算時間が必要であり、迅速な復旧が求められる輸送障害時の運用は難しかった。

今回開発された輸送障害時の復旧ダイヤ作成システムには、現実的な時間で大規模最適化問題の解が得られる強化学習を搭載したAIである「大規模システム最適化技術」を活用している。

なお、この技術は、国立研究開発法人 産業技術総合研究所 NEC-産総研 人工知能連携研究室の協力のもと開発された。

作成されたダイヤは、NECが独自に開発した、鉄道運行をデジタル空間に再現する鉄道運行用デジタルツインを用いて、実用性を検証する。

また、実際の輸送障害のケースに加えて、未経験のケースをデジタルツイン上で発生させることで、AIは試行錯誤しながらその対処方法を学習する。

さらに、輸送障害時には、一旦全列車を停止させるなどの鉄道事業者が規定するルールを順守するAIを協調的に動作させることで、守るべきルールと効率性とを両立したダイヤ作成を行うことができる。

今後は、さらなる性能向上に加えて、運行管理の現場に適したユーザインタフェースの開発を開始し、システムの実用性の検証を進めるとしている。また、航空や物流など、さまざまな業界での応用も検討していく予定だ。

さらに、今回のような復旧ダイヤの作成だけではなく、今後は通常ダイヤ作成や乗務員計画への拡張などを通して、鉄道運行におけるAIソリューションの展開可能性について検討を進めていく。

なお、今回、小田急電鉄株式会社の協力を得て、小田急小田原線を対象に鉄道運行用デジタルツインで技術検証を行い、過去の輸送障害事例のうち任意のケースにおいて、列車の駅間停車を回避する運転整理ダイヤの出力を可能としている。

IoTNEWS編集部

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