В мероприятии приняли участие председатель правления АО "НК "Қазақстан темір жолы" Талгат Алдыбергенов, его заместители, руководители компании, главы филиалов и дочерних организаций, в том числе подразделений пассажирских и грузовых перевозок, а также другие представители компании.
Цель семинара – изучение практических направлений применения ИИ в железнодорожной отрасли: от диагностики инфраструктуры до интеллектуального планирования движения поездов.
Лектором выступил доктор наук Стэнфордского университета Юнес Бенсуда Мурри – один из ведущих экспертов в области образовательных технологий и искусственного интеллекта, руководитель компании LiveTech.AI и автор более 20 международных исследований по применению нейросетей в инженерных и транспортных системах.
Юнес преподает на платформе Coursera, где обучил более 1,2 млн студентов дисциплинам, связанным с машинным обучением и обработкой естественного языка. В 22 года он стал одним из самых молодых преподавателей компьютерных наук в Стэнфорде.
Фото: пресс-служба КТЖ
В ходе семинара участникам представили технологии, уже доказавшие эффективность в транспортной отрасли: решения, повышающие безопасность движения, сокращающие задержки и оптимизирующие логистику. Особое внимание уделено интеграции ИИ в ключевые процессы КТЖ – от управления инфраструктурой до анализа данных о перевозках.
Проведение семинара стало продолжением системной работы КТЖ по внедрению цифровых и интеллектуальных технологий. Компания уже реализует ряд проектов, где искусственный интеллект используется для диагностики, планирования и оптимизации ключевых производственных процессов. Сегодня ИИ помогает КТЖ становиться быстрее, безопаснее и эффективнее.
Пилотная система анализирует более 500 000 ГБ данных о состоянии путей, стрелочных переводов и оборудования. Это позволило сократить срок устранения дефектов с 15 до 1 дня и ускорить планирование ремонтов почти вдвое.
Система прогнозирования и перепланирования графиков повышает точность прибытия поездов до 95% и увеличивает пропускную способность сети на 15%. Алгоритмы учитывают сотни факторов – от погодных условий до загрузки станций.
В КТЖ внедрены внутренние языковые модели, обученные на более чем 5000 нормативно-технических документах. Они позволяют сотрудникам мгновенно находить нужную информацию и повышают прозрачность процессов.
Анализируя более миллиона гигабайт данных о перевозках, система выявляет аномалии, схемы обхода и неэффективные маршруты, снижая потери и повышая эффективность логистики.
КТЖ формирует экосистему "интеллектуальной железной дороги", объединяющую инфраструктуру, диагностику, движение и аналитику в единую цифровую систему.
Фото: пресс-служба КТЖ
Семинар стал не просто площадкой для обмена знаниями, но и подтверждением того, что КТЖ – один из лидеров по внедрению ИИ в транспортной отрасли региона. Многие из представленных на встрече решений уже работают в инфраструктуре компании и демонстрируют ощутимый эффект.