کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مسافری ریلی ایران: از رویا تا واقعیت

در کشور ما، جایی که سیستم حمل و نقل ریلی مسافری با مشکلاتی همچون فرسودگی بخشی از ناوگان، محدودیت بودجه، نقص در نگهداری و بهره برداری و رضایت پایین مسافران مواجه است، فناوری هوش مصنوعی می تواند همچون مسیری میان بُر برای ارتقای کیفیت خدمات و بهینه سازی عملکرد عمل کند.

به گزارش ریل ایران به نقل از تین نیوز ،محمدمهدی فقیه عبدالهی: تحول دیجیتال در صنعت حمل و نقل ریلی، که یکی از زیربخش های حیاتی زیرساخت ملی به شمار می آید، نه تنها یک ضرورت تکنولوژیک، بلکه پاسخی به چالش های مزمن مدیریتی، عملیاتی و خدماتی این حوزه است. در کشور ما، جایی که سیستم حمل و نقل ریلی مسافری با مشکلاتی همچون فرسودگی بخشی از ناوگان، محدودیت بودجه، نقص در نگهداری و بهره برداری و رضایت پایین مسافران مواجه است، فناوری هوش مصنوعی می تواند همچون مسیری میان بُر برای ارتقای کیفیت خدمات و بهینه سازی عملکرد عمل کند.

در ساده ترین تعریف، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence یا AI) به فناوری هایی اطلاق می شود که توانایی شبیه سازی بخشی از فرآیندهای شناختی انسانی مانند یادگیری، تصمیم گیری، پیش بینی، و درک زبان را دارا هستند. در صنعت ریلی، کاربرد این فناوری به شاخه هایی چون بینایی ماشین (Computer Vision)، یادگیری ماشین (Machine Learning)، پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) و سیستم های توصیه گر (Recommender Systems) گسترش یافته است.

یکی از مهم ترین حوزه هایی که هوش مصنوعی در آن قابلیت تحول آفرینی دارد، مدیریت تجربه مشتریان است. در سال های اخیر، استفاده از چت بات های مجهز به مدل های NLP مانند BERT و GPT در سیستم های حمل و نقل عمومی دنیا به یک استاندارد تبدیل شده است. این چت بات ها قادرند در بستر زبان فارسی نیز توسعه یابند و خدمات پاسخ گویی به پرسش های پرتکرار، پیگیری بلیت، اعلام وضعیت حرکت قطار و حتی ثبت شکایت را به شکلی هوشمندانه و ۲۴ساعته انجام دهند. در یک شرکت ریلی ایرانی، چنین چت باتی می تواند از فشار تماس های تلفنی بکاهد، هزینه منابع انسانی را کم کند و کیفیت تجربه مسافر را افزایش دهد.

از دیگر کاربردهای ارزشمند هوش مصنوعی در زمینه مسافری، شخصی سازی خدمات است. با بهره گیری از الگوریتم هایی نظیر Collaborative Filtering یا Matrix Factorization، سیستم های ریلی می توانند پیشنهادهایی خاص برای هر مسافر تولید کنند؛ از جمله انتخاب نوع واگن، محل صندلی، نوع خوراک یا حتی زمان پیشنهادی سفر. این روش، که مبتنی بر تحلیل کلان داده ها (Big Data) است، تاکنون در ایران عمدتا در پلتفرم های تجاری مانند دیجی کالا و نماوا استفاده شده، ولی در حمل و نقل ریلی نیز ظرفیت بالایی دارد، به ویژه برای شرکت های خصوصی که در رقابت برای جذب مسافر بیشتر هستند.

در بُعد فنی تر، یکی از نقاط ضعف جدی صنعت ریلی ایران، مدیریت نگهداری و تعمیرات واگن هاست. در حال حاضر، بیشتر فعالیت های نگهداری به صورت تقویمی یا واکنشی انجام می شود؛ یعنی یا بر اساس یک برنامه ثابت یا تنها در زمان خرابی. اما در بسیاری از کشورها، با نصب حسگرهای ساده روی قطعات حیاتی و ارسال اطلاعات به سامانه های تحلیلی، سیستم های پیش بینی گر نگهداری مبتنی بر یادگیری ماشین (به ویژه الگوریتم های Random Forest، Support Vector Machines و XGBoost) به کار گرفته می شوند تا پیش از وقوع خرابی، هشدارهای لازم داده شود. اجرای چنین سیستمی حتی با بودجه محدود نیز ممکن است؛ زیرا بسیاری از سخت افزارهای اولیه تولید داخل و نرم افزارهای متن باز در این حوزه در دسترس هستند.

ایمنی سفر نیز از جمله حوزه هایی است که می توان از ظرفیت بینایی ماشین بهره گرفت. به کارگیری دوربین های مداربسته در واگن ها و ایستگاه ها اگر با سیستم های تحلیل تصویر مانند YOLOv5 یا EfficientDet همراه شود، می تواند رفتارهای پرخطر، برخوردهای فیزیکی، یا حتی رها شدن اشیای مشکوک را شناسایی کرده و به اپراتور هشدار دهد. افزون بر آن، با الگوریتم های تشخیص چهره (Facial Recognition) می توان امنیت مسافران را در ایستگاه های پررفت وآمد تقویت کرد؛ مسئله ای که در دوره هایی از افزایش تهدیدهای امنیتی، اهمیت مضاعف می یابد.

در حوزه برنامه ریزی حرکت قطارها نیز، الگوریتم های یادگیری عمیق (مانند Recurrent Neural Networks و Long Short-Term Memory Networks) توانایی تحلیل الگوهای زمانی، پیش بینی تأخیر و پیشنهاد زمان بندی های بهتر را دارند. این الگوریتم ها، در صورت تغذیه با داده های دقیق از عملکرد گذشته، شرایط آب و هوایی، حجم فروش و مسیرهای پرتردد، می توانند جایگزین روش های سنتی زمان بندی شوند که معمولاً ایستا و ناکارآمد هستند.

از سوی دیگر، در بخش آموزش کارکنان نیز می توان از هوش مصنوعی بهره برد. پلتفرم های آموزش تطبیقی (Adaptive Learning Platforms) با تحلیل رفتار یادگیری کاربر، سطح پاسخ گویی، زمان مطالعه و علاقه مندی ها، محتواهایی متناسب با هر کارمند طراحی می کنند. این سیستم ها که از الگوریتم های Decision Tree، K-Means Clustering و Reinforcement Learning بهره می برند، می توانند برای گروه های مختلف پرسنل از رانندگان تا مهمانداران، اثربخشی بالاتری از کلاس های سنتی داشته باشند.

با وجود این ظرفیت های بالا، نباید از چالش های پیاده سازی هوش مصنوعی در صنعت ریلی ایران غافل شد. نخستین مشکل، پراکندگی و ناکافی بودن داده های دیجیتال است. بسیاری از داده های عملکردی، شکایات، بازرسی ها یا فروش بلیت هنوز به صورت دستی یا نیمه دیجیتال ثبت می شوند و در سیستم های یکپارچه قابل تحلیل نیستند. دوم، مقاومت ساختاری در برابر تغییر فناوری است. در برخی موارد، به ویژه در بدنه مدیریتی سنتی، فناوری های نوین با نگاه تردیدآمیز یا غیرضروری نگریسته می شوند و این مانع اجرای پروژه های نوآورانه می شود.

افزون بر آن، کمبود متخصصان داده و دانشمندان هوش مصنوعی نیز معضلی است که بسیاری از شرکت ها با آن دست به گریبان اند. راه حل این چالش می تواند همکاری با استارت آپ های تخصصی، مراکز رشد دانشگاهی، یا بهره گیری از مشاوران پاره وقت باشد. همچنین منابع مالی محدود شرکت ها ممکن است مانع اجرای پروژه های بزرگ شود، اما آغاز با پروژه های کوچک و قابل اندازه گیری، مانند چت بات پاسخ گو یا تحلیل بازخورد مسافران، می تواند گام آغازین مناسبی باشد و اعتماد مدیریتی را جلب کند.

در مجموع، تجربه کشورهای در حال توسعه ای چون هند، ترکیه یا اندونزی نشان داده که ورود تدریجی به حوزه هوش مصنوعی، حتی با منابع محدود، می تواند تحولات قابل توجهی در بهره وری و رضایت مشتریان ایجاد کند. آنچه در ایران نیز می توان انتظار داشت، نه اجرای کامل سیستم های پیشرفته در کوتاه مدت، بلکه آغاز روندی پیوسته از یادگیری، اصلاح، و توسعه زیرساخت های هوشمند در صنعت حمل و نقل ریلی است.