Die Indian Railways hat den massiven Versuch eines künstlichen Intelligenzprogramms erfolgreich abgeschlossen, das sie aufgebaut hat, um einen ständigen, ärgerlichen Schmerzpunkt zu beheben – Wartelisten.
Beginn einer neuen Ära der Art und Weise, wie die Railways ihr gigantisches Inventar aufteilt von Liegeplätzen konnte das KI-gesteuerte Modul „Ideal Train Profile“ die Größe der Warteliste um „fünf bis sechs Prozent“ verringern.
Am Ende des Versuchs waren es einfach mehr bestätigte Tickets für Reisende zum Zeitpunkt der Buchung selbst.
Das „Ideal Train Profile“ wurde von der Eisenbahn-eigenen Softwareabteilung, dem Center for Railway Information System (CRIS), entwickelt und mit Informationen gefüttert in etwa 200 Fernzügen, einschließlich der Rajdhanis.
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Das KI-Modul verarbeitete Muster, die beinhalteten, wie Passagiere Tickets buchten, welche Start-Ziel-Paare ein Hit oder ein Flop waren und wo Zeit des Jahres. Es wurde auch untersucht, welche Sitzplätze für wie viel Teil der Reisezeit frei blieben.
Mit Daten aus den letzten drei Jahren, die zunächst im KI-Modul gespeichert waren, sagten die an der Studie beteiligten Ingenieure, dass die Kombinationen von „Trainingsdaten“, die „Ideal Train Profile“ verarbeiten könne, „praktisch endlos“ seien.
< p>Sie sagten, das Modul habe variable Datensätze oder mögliche Ticketkombinationen gelernt, indem es eine einzelne Fahrt in die Anzahl der Haltestellen unterteilt und auch das Fahrgastverhalten während dieser Haltestellen verarbeitet.
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„Bei 60 Haltestellen in einem Fernzug hat die KI etwa 1.800 mögliche Ticketkombinationen gelernt. Wenn es 10 Haltestellen gibt, gibt es normalerweise etwa 45 Ticketkombinationen und so weiter“, sagte ein hochrangiger Beamter des Railway Board, der nicht genannt werden wollte, gegenüber The Indian Express.
Laut den an den Tests beteiligten Beamten wurde das „Ideal Train Profile“ zu Beginn des Vorreservierungszeitraums oder 120 Tage vor der Abfahrt der Züge, in diesem Fall Ende Januar, live geschaltet. Der Versuch betraf Fahrgastreservierungssysteme in sieben zonalen Bahnen.
Die Beamten sagten, die Bahn sei sehr daran interessiert, die Knicke vor der Ferienzeit von Mai bis Juni, wenn die Nachfrage nach bestätigten Fahrkarten am höchsten ist, „ausreichend“ zu testen , ebenso wie die Enttäuschung der Passagiere, die in endlosen Wartelisten hängen bleiben.
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Rail Bhawan-Mandarins haben allgemein zugegeben, dass eine große Anzahl von Benutzern sich von der Eisenbahn abwendet, nur weil das nationale Transportunternehmen nicht in der Lage ist, das, was sie im Voraus bieten, bereitzustellen Suchen Sie: ein bestätigtes Ticket.
Sunil Kumar Garg, zusätzliches Mitglied (kaufmännisch) des Eisenbahnvorstands, übermittelte dies in einem Brief an die Generaldirektoren der zonalen Eisenbahnen zu Beginn des KI-Versuchs.
„Die zunehmende Konkurrenz durch Fluggesellschaften in den oberen Klasse Fern- und Busse im Nahverkehr gab Anlass zur Sorge“, schrieb Garg. „Außerdem war es eine Herausforderung, zusätzliche Personenzüge einzuführen, um dem Wachstum in bestimmten überlasteten Abschnitten gerecht zu werden.“
„Um die Auslastung zu verbessern und die Einnahmen der bestehenden reservierten Züge zu steigern, wurde schon seit geraumer Zeit die Notwendigkeit einer robusten Neuverteilung der Sitzplatzkontingente auf der Grundlage des Fahrgastprofilmanagements wahrgenommen“, heißt es in dem Schreiben.
Aber Die alten Regeln neu zu definieren – die Verteilung von Sitzplätzen, die Freigabe von Sitzplatzkontingenten oder die Entscheidung über die Anzahl bestätigter Tickets nach Start-Ziel-Kombinationen – war bisher einfach unmöglich, erst recht in Echtzeit.
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Nun, Beamte sagten, dass es Hoffnung gebe, dass „Ideal Train Profile“ seinen Test erfolgreich abgeschlossen habe.
Ein anderer Beamter von Rail Bhawan, der nicht genannt werden möchte, sagte, dass die Indian Railways mit 1 Milliarde Ticketkombinationen für alle arbeitet seine reservierten Züge.
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„So gesagt, die Trainingsdaten, die diese KI aufnehmen wird, sind phänomenal“, sagte er und fügte hinzu, dass das Modul nach informellen Schätzungen einen zusätzlichen Umsatz von Rs 1 crore pro Zug generieren kann pro Jahr.
„Und wie es bei der KI so ist, je mehr sie lernt, desto mehr genau wird es.“
© The Indian Express (P) Ltd