De Indian Railways heeft met succes de massale proef afgerond van een programma voor kunstmatige intelligentie dat het heeft gebouwd om een eeuwigdurend, ergerlijk pijnpunt op te lossen: wachtlijsten.
Het begin van een nieuw tijdperk van hoe de spoorwegen zijn gigantische inventaris verdelen van de ligplaatsen wist de AI-gestuurde module 'Ideal Train Profile' de wachtlijst met “vijf tot zes procent” te verkleinen.
Aan het einde van de proef waren er simpelweg meer bevestigde tickets voor reizigers op het moment van boeken zelf.
Het 'Ideal Train Profile', ontwikkeld door de interne softwareafdeling van de Spoorwegen, Centre for Railway Information System (CRIS), werd gevoed met informatie op ongeveer 200 langeafstandstreinen, waaronder de Rajdhanis.
Alleen abonneeverhalenBekijk alles Delhi Confidential: Bollywood-sterren loven PM voor het benoemen van Andaman & Nico… Made in Chanpatia: Migranten nu ondernemers in Start-up Zone Kerala's mens-olifantconflict begrijpenNieuwjaarspromotiecode SD25 toepassen De AI-module verwerkte patronen waaronder hoe passagiers tickets boekten , welke herkomst-bestemmingsparen een hit of een flop waren, en in welke tijd van het jaar. Ook is gekeken welke stoelen voor welk deel van de reisperiode vrij bleven. Met gegevens, om te beginnen, van de afgelopen drie jaar opgeslagen in de AI-module, zeiden ingenieurs die bij de proef betrokken waren, dat de combinaties van “trainingsgegevens” die 'Ideal Train Profile' kon verwerken “vrijwel eindeloos” waren. < p>Ze zeiden dat de module variabele datasets of mogelijke ticketcombinaties leerde door een enkele reis te verdelen in het aantal tussenstops en ook het gedrag van passagiers tijdens deze tussenstops te verwerken. Advertentie “Als er 60 haltes zijn in een langeafstandstrein, heeft de AI ongeveer 1.800 mogelijke kaartjescombinaties geleerd. Als er 10 haltes zijn, zijn er doorgaans ongeveer 45 combinaties van kaartjes, enzovoort”, vertelde een hoge ambtenaar van de spoorwegraad die niet bij naam genoemd wilde worden aan The Indian Express. Volgens ambtenaren die bij het testen betrokken waren, werd 'Ideaal treinprofiel' live gemaakt aan het begin van de vooruitboekingsperiode of een periode van 120 dagen voor het vertrek van treinen, in dit geval eind januari. De proef omvatte passagiersreserveringssystemen in zeven zonale spoorwegen. De functionarissen zeiden dat de spoorwegen de knikken graag “goed genoeg” wilden testen vóór de mei-juni-vakantieperiode, wanneer de vraag naar bevestigde tickets het grootst is , net als de teleurstelling van passagiers die vastzitten in eindeloze wachtlijsten. Advertentie Rail Bhawan-mandarijnen hebben algemeen toegegeven dat een groot aantal gebruikers zich afkeren van de spoorwegen, simpelweg omdat de nationale vervoerder niet in staat is om vooraf te bieden wat ze kom op zoek naar: een bevestigd ticket. Sunil Kumar Garg, aanvullend lid (commercieel) van de Spoorwegraad, bracht dit over in een brief aan de algemeen directeuren van zonale spoorwegen aan het begin van de AI-proef. “De toegenomen concurrentie van luchtvaartmaatschappijen in de hogere klasse over lange afstanden en bussen over korte afstanden is een reden tot bezorgdheid geweest', schreef Garg. “Bovendien was het een uitdaging om extra passagierstreinen te introduceren om de groei op bepaalde overbelaste trajecten op te vangen.” “Om de bezettingsgraad te verbeteren en de inkomsten van de bestaande gereserveerde treinen te vergroten, was er al geruime tijd behoefte aan een robuuste herverdeling van stoelquota op basis van passagiersprofielbeheer”, aldus de brief. Maar het herdefiniëren van de oude regels – van het verdelen van zitplaatsen, het vrijmaken van zitplaatsquota of het bepalen van het aantal bevestigde tickets op basis van herkomst-bestemmingscombinaties – was tot nu toe eenvoudigweg onmogelijk, meer nog in realtime. Advertentie Nu, functionarissen zeiden dat er hoop is nu 'Ideal Train Profile' zijn proef succesvol heeft afgerond. Een andere ambtenaar van Rail Bhawan, die niet bij naam genoemd wil worden, zei dat de Indian Railways werkt met 1 miljard combinaties van kaartjes voor alle zijn gereserveerde treinen. Advertentie “Zo gezegd dat de trainingsgegevens die deze AI gaat absorberen fenomenaal zijn”, zei hij, eraan toevoegend dat de module volgens informele schattingen een extra opbrengst van Rs 1 crore per trein kan genereren per jaar. “En zoals het is met AI, hoe meer het leert, hoe meer nauwkeurig het wordt.” © The Indian Express (P) Ltd
