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日本JR東海選擇AWS 於山梨磁浮線推動下世代高速列車的高效營運

  • 黎思慧台北

日本龍頭鐵路公司使用AWS生成式AI、機器學習和物聯網技術優化軌道維護,於全球最快速的列車上為乘客提供高品質的乘車體驗。AWS
日本龍頭鐵路公司使用AWS生成式AI、機器學習和物聯網技術優化軌道維護,於全球最快速的列車上為乘客提供高品質的乘車體驗。AWS

Amazon Web Services(AWS)宣布每年透過東海道新幹線為超過1.7億位乘客提供高速鐵路服務的東海旅客鐵道株式會社(Central Japan Railway Company;JR東海)正運用AWS技術優化山梨磁浮線的營運。透過在AWS上打造關鍵的IT基礎設施工作負載,並運用AWS的物聯網(IoT)、機器學習(ML)和生成式人工智慧(AI)功能,JR東海將邁向資料驅動的營運,以提高效率並降低維護成本。

JR東海即將推出下世代的超導磁浮列車(SC Maglev),即利用磁力漂浮並推進的超高速列車,行駛速度是新幹線的兩倍。這款新的高速列車目前在山梨磁浮線進行試營運,預計最高時速可達500公里,將縮短一半的旅行時間。例如,目前正在建設的中央新幹線,因採用此超導磁浮系統,將東京到名古屋的行駛時間縮短至40分鐘(原為86分鐘),東京到大阪的行駛時間縮短至67分鐘(原為134分鐘)。中央新幹線將作為東海道新幹線的備用路線,在地震等緊急情況時形成雙線高速鐵路。

在超導磁浮系統中,電流會根據設定好的模式從變電站流向地面線圈,自動推進和引導列車。超導磁浮列車的加速與減速是透過調節線圈中的電流大小和頻率來控制的。持續且即時地監控這些為線圈供電的電子設備對於超導磁浮列車的運行非常重要。AWS

在超導磁浮系統中,電流會根據設定好的模式從變電站流向地面線圈,自動推進和引導列車。超導磁浮列車的加速與減速是透過調節線圈中的電流大小和頻率來控制的。持續且即時地監控這些為線圈供電的電子設備對於超導磁浮列車的運行非常重要。AWS

透過AWS的機器學習和物聯網技術,山梨磁浮線能收集來自電力線路和電子軌道檢測車的鐵路設施監測資料,當偵測到可能發生故障的跡象,就預先採取修正措施。這使JR東海能預測停電和設備故障,並優化鐵路維護人員的部署。其中,JR東海使用Amazon SageMaker建立機器學習模型,以辨別電力傳輸設備的異常情況。另外,鐵路運營人員使用雲端原生的商業智慧服務Amazon QuickSight將資料視覺化,藉此識別機器異常、進行預防性維護,以防止停電和服務中斷的發生。未來,山梨磁浮線計畫導入能輕鬆以基礎模型建構和擴展生成式AI應用的平台Amazon Bedrock,根據設備說明書和維護記錄,提供員工行動建議。

JR東海資深執行董事暨中央新幹線推動部、磁浮系統開發部部長寺井元昭(Motoaki Terai)表示:「透過在山梨磁浮線使用AWS技術加速各種創新,我們將實現高速鐵路營運的未來願景。在JR東海,我們致力於運用創新科技為乘客提供新的交通解決方案。我們的下世代超導磁浮列車將徹底改變東京、名古屋及大阪之間的交通方式,更將透過資料驅動的營運方式,為效率與安全樹立新的全球標竿。」

為了提升公司成員的雲端技能,JR東海的磁浮系統開發部與AWS合作,提供員工雲端技能實作訓練。2023年,該部門透過AWS雲端專業服務的機器學習人才培育計劃(AWS Professional Services ML Talent Development Support Program)培訓機械工程師,使他們能夠建造和優化機器學習模型,以辨別電力傳輸設備的異常情況。

AWS亞太與日本副總裁暨總經理Jaime Vallés表示:「日本領先全球的交通運輸產業正運用雲端技術,使高速鐵路更安全、高效、舒適。JR東海藉AWS服務獲得所需的韌性和創新能力,以打造全球最快、最先進的列車服務。此外,JR東海發揮生成式AI、機器學習及資料的力量,達到無與倫比的效率。JR東海和AWS正式開始合作,期待我們能一起突破列車服務的可能性。」

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