Quando le ferrovie hanno fatto la loro comparsa nel XIX secolo, rappresentavano uno dei settori più innovativi dell’economia e un protagonista chiave della rivoluzione industriale. Tuttavia, con la rapida crescita del trasporto su strada e aereo nel secolo successivo, hanno gradualmente perso la loro posizione di leader tecnologici. A partire dagli anni ’90, l’avvento di Internet, dell’Internet of Things e dei big data ha offerto al settore ferroviario una nuova opportunità di rinnovamento. La grande quantità di dati generati può fungere da strumento fondamentale, consentendo alle imprese di riformare la propria struttura organizzativa, migliorare le performance e generare nuovo valore aggiunto. L’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) è diventata cruciale per sfruttare appieno i vantaggi della digitalizzazione, migliorando la gestione, riducendo i costi e aumentando la competitività rispetto ad altri modi di trasporto.

La Guida Autonoma per i Treni del Futuro

Un esempio significativo dell’utilizzo dell’IA nella tecnologia ferroviaria è il contributo all’automazione del funzionamento dei treni (Automatic Train Operation, ATO). Questa trasferisce la responsabilità della gestione delle operazioni dal macchinista al sistema di controllo del treno, con differenti gradi di autonomia. I progressi sono stati particolarmente evidenti nelle aree urbane densamente popolate, con metropolitane senza conducente e trasporto ferroviario leggero. Sebbene l’IA si presti bene alla guida senza conducente in ambienti controllati, come nel caso delle metropolitane, i progressi si stanno facendo anche in spazi aperti, dove è necessario rispondere rapidamente a pericoli improvvisi. L’IA e la guida autonoma sono inoltre utili per migliorare le prestazioni e la competitività del trasporto merci ferroviario, con progetti in corso per sincronizzare i movimenti dei treni container sulla rete.

La Manutenzione Predittiva e l’IA

Un altro impiego cruciale dell’IA è nella manutenzione predittiva, che identifica modelli, anomalie o segnali che possono indicare un possibile guasto futuro o una necessità di manutenzione. Questo approccio consente di pianificare gli interventi in modo mirato, riducendo le interruzioni dei treni e i costi associati. Ad esempio, la compagnia brasiliana Rumo ha introdotto con successo l’IA per la manutenzione predittiva, riducendo i falsi allarmi e aumentando l’efficienza del servizio ferroviario. SNCF ha evidenziato come questa tecnologia abbia contribuito a ridurre gli incidenti sugli scambi ferroviari e a prevedere potenziali problemi sulle catenarie.

Una Gestione del Traffico Ottimizzata

L’IA è in grado di gestire in modo efficace la grande quantità di dati prodotti dall’infrastruttura ferroviaria, prendendo decisioni in tempo reale sulla pianificazione del passaggio dei treni. Ad esempio, Deutsche Bahn ha implementato sistemi basati sull’IA per risolvere i conflitti tra treni, riducendo i ritardi complessivi. In Italia, Trenitalia ha presentato il progetto Sentinel I.T., un treno con IA e sensori per prevenire furti sui convogli, mentre Ferrovie dello Stato ha esplorato l’utilizzo dell’IA nell’assistenza clienti e nelle esperienze di viaggio personalizzate.

Il Futuro e le Sfide

Nonostante i notevoli progressi, il settore ferroviario deve affrontare sfide importanti, tra cui la necessità di maggiore sicurezza informatica e la gestione della transizione verso una minore presenza umana. Superare queste sfide sarà essenziale per sfruttare appieno il potenziale dell’IA e migliorare ulteriormente l’efficienza e l’affidabilità del trasporto ferroviario.