Treni automatizzati, manutenzione in grado di anticipare i guasti, annunci pensati per i viaggiatori e pagamenti tramite riconoscimento facciale: l’intelligenza artificiale sta già trasformando molti aspetti del settore ferroviario. Le sperimentazioni e le implementazioni progrediscono nel mondo, ma a ritmi diversi, tra promesse di risparmi economici, vincoli normativi e questioni di accettabilità.
Il settore ferroviario resta un’attività ad alta intensità di capitale. La costruzione e l’ammodernamento dei binari, l’acquisto dei treni, la loro manutenzione e la gestione quotidiana della circolazione rappresentano spese ingenti per gli operatori. L’aumento del numero di viaggiatori non è sempre sufficiente ad alleviare questa pressione sui costi. In questo contesto, gli strumenti digitali e l’intelligenza artificiale si presentano come leve per migliorare l’efficienza delle reti e la qualità del servizio.
Le loro applicazioni vanno ben oltre l’immagine spettacolare del treno senza conducente. Riguardano anche il rilevamento precoce dei guasti, l’ottimizzazione della guida, l’assistenza ai viaggiatori nelle stazioni e la fluidificazione dell’accesso ai trasporti. Secondo una stima della società di consulenza BCG riportata dall’AFP, l’IA potrebbe consentire al settore ferroviario mondiale di ridurre i costi da 36 a 79 miliardi di dollari.
Automatizzare la guida e rafforzare la sicurezza della circolazione
I veicoli ferroviari autonomi sono una delle applicazioni più visibili di questa trasformazione. Presentata alla fiera InnoTrans di Berlino, una motrice sperimentale della Deutsche Bahn, denominata Automated Train, è progettata per circolare senza conducente tra un deposito e una stazione. La sua velocità massima è di 40 km/h. Lidar, sensori a ultrasuoni e telecamere a infrarossi le consentono di rilevare gli ostacoli e, se necessario, di attivare la frenata.
Il progetto rientra in un più ampio sforzo di ammodernamento delle infrastrutture tedesche. Il ministero dell’Economia ha stanziato 42 milioni di euro a sostegno del programma, nell’ambito degli investimenti previsti per rinnovare la rete. L’automazione mira in particolare a rendere più fluide alcune operazioni e a ridurre il carico associato alle attività ripetitive. La startup spagnola Ostirion ha presentato un sistema che utilizza l’IA per assistere i macchinisti nel loro lavoro.
Le reti sperimentano già forme di guida automatizzata
In Russia, i treni passeggeri del Moscow Central Circle sono controllati a distanza, con un macchinista supervisore a bordo. Il sistema è progettato per rilevare un pedone fino a 600 metri di distanza e reagire in 0,3 secondi. L’operatore intende sviluppare la guida autonoma sull’intera rete entro il 2029.
Questi dispositivi non significano che la presenza umana scompaia nell’immediato. Le prove e le prime entrate in servizio si basano spesso sulla supervisione, mentre i sistemi di percezione e decisione devono essere valutati in situazioni diverse. La sicurezza, l’affidabilità delle apparecchiature e la loro capacità di reagire agli imprevisti sono determinanti prima di qualsiasi diffusione su larga scala.
Anche le questioni sociali sono importanti. In Germania, il sindacato dei macchinisti GDL segue da vicino i progetti di treni automatizzati e teme che i guadagni di efficienza siano usati per giustificare tagli occupazionali. L’evoluzione tecnologica del settore ferroviario dipende quindi anche dal dialogo con il personale interessato e dal modo in cui le nuove funzioni vengono integrate nelle professioni.
Anticipare i guasti grazie alla manutenzione predittiva
Meno spettacolare di un treno autonomo, la manutenzione predittiva rappresenta un importante campo di applicazione. Sensori e sistemi di analisi monitorano lo stato dei treni e delle apparecchiature della rete per individuare anomalie prima che provochino un guasto o il fermo di un treno. Anticipando gli interventi, gli operatori possono pianificare meglio le attività in officina e ridurre le interruzioni del servizio.
In Giappone, telecamere abbinate all’IA ispezionano in particolare alcuni elementi dei treni e delle infrastrutture, come la linea aerea di contatto, sulla linea JR East. L’analisi automatizzata delle immagini può segnalare un potenziale difetto e aiutare le squadre a concentrare i controlli. In un settore in cui le attività di manutenzione richiedono risorse ingenti, individuare prima un’anomalia può ridurre i tempi e i costi di intervento.
In Francia, le applicazioni ferroviarie dell’IA riguardano in particolare la manutenzione e la guida. La crescente diffusione dei sensori a bordo fornisce più dati sulle condizioni dei treni e facilita il monitoraggio del loro funzionamento. Se si verifica un guasto nonostante le misure preventive, gli strumenti di supporto alla diagnosi possono suggerire diverse possibili riparazioni in pochi secondi.
Queste raccomandazioni possono basarsi sullo storico del treno, raccolto nel corso di diversi anni, ma anche sulla documentazione tecnica e sui rapporti degli interventi. Gli scenari vengono classificati in base alla loro probabilità, per aiutare le squadre a orientare le ricerche. L’IA non sostituisce le competenze dei tecnici: raccoglie e organizza informazioni che possono accelerare l’identificazione di un problema.
Ridurre il consumo energetico e migliorare la regolarità
L’intelligenza artificiale interviene anche nella guida quotidiana dei treni. Gli strumenti di guida ecologica forniscono ai macchinisti indicazioni in tempo reale per adeguare la velocità e anticipare le salite o le fermate. L’obiettivo è limitare le accelerazioni e le frenate che consumano molta energia, rispettando al contempo i vincoli della circolazione e gli orari.
Per i TGV della SNCF, questo tipo di assistenza è associato a una riduzione del consumo di elettricità stimata tra l’8 e il 10%. La questione è rilevante per un grande operatore ferroviario, i cui treni rappresentano una quota importante dei consumi energetici. L’ottimizzazione può inoltre contribuire a una guida più regolare e al comfort dei viaggiatori, a condizione che le raccomandazioni siano compatibili con la sicurezza e le esigenze operative.
In Corea del Sud, sulla metropolitana di Daegu, un sistema analizza in tempo reale la guida degli operatori e la confronta con un modello di guida ritenuto ottimale. Può quindi proporre un affiancamento personalizzato. L’analisi delle pratiche consente così di individuare gli aspetti da migliorare e di adattare la formazione, con effetti attesi sulla puntualità e sul comfort a bordo.
Adattare l’informazione e l’assistenza ai viaggiatori
La trasformazione digitale riguarda anche l’esperienza in stazione. In Giappone, sulla rete Meitetsu, alcuni annunci vocali sono generati dall’IA, soprattutto nelle stazioni senza personale. Telecamere intelligenti possono individuare situazioni in cui un viaggiatore sembra aver bisogno di aiuto. Un sistema di generazione del linguaggio può quindi fornire indicazioni al passeggero e allertare i servizi di soccorso.
Questo approccio, talvolta descritto come una forma di sorveglianza benevola, illustra la duplice funzione di queste tecnologie: migliorare l’assistenza e al contempo analizzare immagini riprese in luoghi pubblici. La loro diffusione solleva quindi questioni relative alla raccolta dei dati, alla loro conservazione, alle modalità di sorveglianza e all’informazione delle persone interessate.
Gli strumenti digitali possono anche rendere più rapido l’accesso ai trasporti. In Russia, il servizio Face Pay consente di pagare e superare i tornelli della rete di Mosca tramite il riconoscimento facciale. È disponibile in 240 stazioni e conta circa 200.000 iscritti. In Cina, il riconoscimento facciale viene utilizzato dal 2017 per l’imbarco su alcuni treni ad alta velocità e in diverse reti metropolitane.
A Stoccolma sono state installate telecamere abbinate all’IA per individuare comportamenti che potrebbero segnalare una situazione di pericolo nelle stazioni. Secondo lo studio dell’Hub Institute per SNCF Voyageurs, questo dispositivo avrebbe contribuito a salvare 39 vite in tre anni. Questi usi evidenziano il potenziale del rilevamento precoce, ma ricordano anche la necessità di definire con precisione finalità, responsabilità e limiti della sorveglianza.
Livelli di diffusione molto diversi da una regione all’altra
Le applicazioni dell’intelligenza artificiale nel settore ferroviario non progrediscono ovunque alla stessa velocità. Diversi progetti asiatici mostrano usi già integrati nell’esercizio, nella manutenzione o nell’assistenza ai passeggeri. In Europa, molte iniziative sono ancora in fase di sperimentazione o incontrano maggiori difficoltà nel passare a un utilizzo su larga scala.
Questa differenza non si spiega soltanto con i budget. Le norme relative ai dati personali, i requisiti di sicurezza, le questioni etiche e le relazioni sociali influiscono sui tempi dei progetti. In Europa, il riconoscimento facciale è fortemente disciplinato dalle norme sulla protezione dei dati e dall’AI Act. Alcuni usi biometrici sono vietati o soggetti a importanti restrizioni.
Prima di trasferire un dispositivo sviluppato in un altro Paese, gli operatori devono quindi valutarne il livello di maturità e l’accettabilità nel proprio contesto. La sfocatura delle immagini, l’anonimizzazione dei dati e la limitazione delle informazioni raccolte sono tra le misure proposte per tutelare meglio la privacy. La sfida consiste nel determinare quali funzioni possano apportare un reale beneficio senza creare rischi sproporzionati.
Investimenti ingenti, benefici da misurare
Il potenziale economico dell’IA attira gli operatori mentre diversi Paesi avviano importanti programmi di rinnovo ferroviario. In Germania come in Francia, le esigenze di ammodernamento riguardano i binari, le apparecchiature e i treni. I risparmi che si potrebbero ottenere grazie alla manutenzione predittiva, all’automazione o all’ottimizzazione energetica possono contribuire a coprire una parte di queste spese, ma la loro entità dipende dalle condizioni di implementazione.
I risultati devono essere valutati anche oltre i soli vantaggi finanziari. La regolarità del servizio, il numero di guasti evitati, la durata del fermo dei treni, il consumo di energia e la qualità delle informazioni fornite ai viaggiatori sono anch’essi indicatori importanti. Uno strumento efficace durante una sperimentazione può richiedere adattamenti prima di essere utilizzato su un’intera rete, dove le apparecchiature, i flussi e i vincoli variano.
In Francia, la SNCF dichiara di aver implementato 120 casi d’uso legati all’intelligenza artificiale. Gli esempi più avanzati riguardano in particolare la manutenzione del materiale rotabile e il supporto alla guida. Il loro sviluppo si basa su una quantità crescente di dati raccolti dai treni, dalle apparecchiature di binario e dagli strumenti operativi, nonché sulle competenze degli agenti che interpretano i risultati dei sistemi.
