2026年1月22日、ウェビナー「鉄道分野における人工知能：中国とヨーロッパのイノベーションの架け橋」が開催され、130名以上の参加者がAIが鉄道システムに与える変革的な影響を分析しました。Eurnex、UIC、北京交通大学（BJTU）が共催したこのワークショップは、研究および産業応用戦略に関するハイレベルな情報共有の機会を提供しました。
セッション1：中国の大規模イノベーション
中国側の同僚は、人工知能ベースのソリューションの急速な統合と、インテリジェントインフラストラクチャ開発の一部としての適用に焦点を当てました。
· インテリジェントプラットフォーム：中国鉄道科学研究院（CARS）のPing Li博士は、時速350kmの自動運転、インテリジェント建設、運用をサポートする「鉄道脳」イニシアチブについて詳述しました。
· 保守とロボット工学：BJTUのGuoqing Jing教授は、建設から保守への焦点のシフトを強調し、労働力不足を軽減するためのロボットによる軌道検査と統合センサーを備えた「スマートスリーパー」の概念を紹介しました。
· データの複雑さ：BJTUのLiping Jing教授は、膨大な量のテキストおよびビデオデータの処理の課題について議論し、侵入検知や品質管理のための大規模言語モデル（LLM）ツールなどのユースケースを強調しました。
セッション2：ヨーロッパの信頼と規制
ヨーロッパからの発表は、大陸の厳格な規制環境における自動化から自律化への移行に焦点を当てました。
· 信頼できるAI：南スイス応用科学芸術大学（SUPSI）のFrancesco Flammini教授とAlstomのKenza Harkouken Saiah博士は、「説明可能な」AIの必要性を概説しました。特に信号認識や踏切監視などの安全クリティカルな機能にとって重要です。
· 効率と持続可能性：Alstomは、AIがスマートフリート管理のためのエネルギー消費と予知保全をどのように最適化するかを実証しました。
· 標準化：TrafikverketのPeter Söderholm博士は、技術は急速に発展しているものの、規制は遅れていると主張しました。彼は、複雑な規制フレームワークとリスク分析を管理するためにAI自体を使用することを提案しました。
セッション3：AIに関するパネルディスカッション
第3セッションでは、UICのArtur Fojud氏とImotion AnalyticsのGianlucca Coloma氏が共同でモデレーターを務める詳細なパネルディスカッションが行われました。このセッションは、技術的な発表を超えて、AIを世界的に実装する際の社会技術的なハードルに対処しました。
Fojud氏は特に、AIガバナンスフレームワークの開発に向けた対話を主導しました。彼は、鉄道分野が革新的なソリューションを責任を持って採用するためには、AIが新しい能力をどのように導入するかについての明確な要件が必要であると強調しました。Fojud氏は、「責任ある採用の条件」に注意を向け、AIが人間の専門知識のチェックされていない代替ではなく、サポートツールであり続けることを保証しました。議論中、3つの重要な問題も取り上げられました。
1. データの質 vs 量：専門家は、特にまれで壊滅的な「エッジケース」イベントのシステムをトレーニングする場合、大量のデータよりも高品質で正確にラベル付けされたデータの方がはるかに有用であるというコンセンサスに達しました。
2. 人間とAIの分業：パネルは「ヒューマン・オン・ザ・ループ」モデルを提案しました。この共生関係では、AIが高頻度のデータ処理と予備的な実行を処理し、人間のオペレーターは戦略的な意思決定と例外的なシナリオの監視を維持します。
3. グローバル標準化：議論では、国際的なデータ共有の難しさに対処しました。ヨーロッパの厳格な規制は他の地域と比較してイノベーションを遅らせるように見えるかもしれませんが、パネルはそれらがより高い安全基準を保証すると指摘しました。
結論と次のステップ
イベントは明確なコンセンサスで終了しました。AIの完全な統合への道には、綿密な計画、セクター間の協力、そして安全への揺るぎないコミットメントが必要です。したがって、参加者は、科学研究と産業応用の間のギャップを埋めるための専用ワーキンググループの設立を提案しました。
出典：https://uic.org/com/enews/article/artificial-intelligence-in-rail-bridging-innovation-between-china-and-europe