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INTRODUCCIÓN
José Mínguez-Garrigues es especialista en desarrollo de software en DB Systel y es responsable de simular agentes digitales que imitan comportamientos humanos de la vida real en un proyecto de Digitale Schiene Deutschland. Su atención se centra en la animación humana y la planificación de rutas con evitación de obstáculos estáticos y dinámicos. Su equipo está construyendo un gemelo digital de la red ferroviaria alemana.
Menos tráfico, menos atascos, menos emisiones y más personas y mercancías sobre los raíles: El sector ferroviario europeo está a punto de dar un salto tecnológico hacia el futuro digital. La iniciativa sectorial «Digitale Schiene Deutschland» aprovecha esta oportunidad e introduce las tecnologías del futuro en el sistema ferroviario. Esto beneficia no sólo a los pasajeros, sino también al clima y a Alemania como lugar de negocios. Y todo ello sin tener que construir ni una sola vía nueva.
DB Systel y Digitale Schiene Deutschland pertenecen a Deutsche Bahn. DB Systel GmbH, con sede en Frankfurt am Main, es una subsidiaria de propiedad total de DB AG y un socio digital para todas las empresas del Grupo. DB Systel es una empresa que ofrece soluciones digitales de carácter transversal para crear un entorno de transparencia y eficiencia empresarial.
«Digitale Schiene Deutschland» (DSD) es parte de DB Netz, una filial de Deutsche Bahn. El equipo en el que trabaja José es «DSD Simulation Core», que se encarga de crear el Gemelo Digital. Este equipo es el que contrata los servicios de José Mínguez como especialista de DB Systel.
Deutsche Bahn (DB) controla la mayor parte del tráfico ferroviario del país, así como los trenes que viajan desde Alemania al extranjero. Aunque es una sociedad anónima privada, su mayor accionista es la República Federal Alemana. La empresa trabaja dentro de una estrategia múltiple mediante la reunión de colegas de DB de diferentes departamentos corporativos y unidades comerciales que trabajan en temas digitales que desean compartir conocimientos para lograr los mejores resultados posibles, siempre pensando en el cliente final.
DIGITAL TWIN
Se puede decir que un gemelo digital es una representación digital de un producto, sistema o proceso físico del mundo real previsto o real que sirve a efectos prácticos simulación, integración, prueba, monitoreo y mantenimiento. Un gemelo digital se define como la unión de los mundos virtuales y físicos mediante el análisis de datos y el monitoreo de sistemas para evitar y prevenir problemas antes de que puedan ocurrir, así como planificar mediante las simulaciones aquellos sistemas en los que se está actuando.
De esta forma un gemelo digital gráfico contiene una superposición de datos de diferente tipo con el fin de que todo esto pueda estar contextualizado para una mejor comprensión de todas las partes interesadas. Así por ejemplo, con gemelos digitales activos podemos simular con gran precisión diferentes áreas de actuación, ya sean de carácter climáticas, de infraestructuras u otras que permitan acciones para una adecuada adaptación en los sistemas de acción a favor de un desarrollo sostenible.
Por otra parte, la inteligencia artificial (IA) se puede definir como la simulación de procesos de la inteligencia humana realizado por las máquinas, especialmente a través de los sistemas informáticos. De esta forma la (IA) puede realizar tareas tales como identificar patrones en los datos de manera más eficiente que los seres humanos, lo que permite a las organizaciones de diferente tipo obtener más información sobre sus datos. La IA tiene el potencial de ser una poderosa herramienta para promover el desarrollo socioeconómico en el mundo en desarrollo. Los avances recientes en IA, como los modelos ChatGPT y DALLE-E de OpenAI, brindan nuevas oportunidades para aprovechar el poder de la tecnología para un crecimiento sostenible e inclusivo.
eNTREVISTA
El gobierno federal alemán y los ferrocarriles están trabajando juntos para avanzar aún más en la digitalización del transporte ferroviario. El objetivo es mejorar la capacidad, puntualidad y eficacia del sistema, lo que permitiría aumentar el tráfico ferroviario y reforzar el ferrocarril como un medio de transporte sostenible en el futuro. Para lograr esto, se probarán y desarrollarán nuevas tecnologías digitales.
1. ¿Nos podrías señalar de forma general en qué consiste el proyecto que estás trabajando?
– En mi proyecto estamos realizando una simulación fotorealística de la infraestructura ferroviaria alemana. Hasta ahora hemos generado gemelos digitales de la estación de Hamburgo y 4 estaciones cercanas. El objetivo del proyecto es usar estos escenarios para entrenar modelos de IA en la conducción totalmente automatizada de trenes. En combinación con otras tecnologías, la conducción totalmente automatizada de trenes nos permitirá optimizar el transporte ferroviario alemán, mejorando la capacidad del sistema y haciéndolo más atractivo para nuestros clientes, sin tener que construir nuevas vías.
Existe otro proyecto en DSD llamado “Sensors4Rail” que está recopilando datos reales con sensores montados en un tren de cercanías de Hamburgo. Estos datos pueden ser usados para entrenar modelos de IA, pero no son suficientes. Escenarios poco frecuentes o peligrosos no están suficientemente captados por los datos reales, como la caída de una persona a las vías. Es bueno que estos escenarios no ocurran tan a menudo en el mundo real, pero el modelo de IA necesita ejemplos de este tipo de escenarios para aprender a responder adecuadamente en caso de que alguna vez se produzcan.
Con una simulación podemos recrear este tipo de escenarios a la carta sin poner en peligro a nadie. Esto cierra la brecha en nuestro conjunto de datos de entrenamiento de modelos de IA, ya que, usando nuestros datos simulados en conjunto con nuestros datos reales mejoraremos la calidad de nuestros modelos de IA de conducción automatizada de trenes.
En el proyecto que habéis llevado a cabo, utilizáis una combinación de cámaras, sensores de radar, infrarrojos y LIDAR para recopilar datos que luego se procesan mediante análisis basados en inteligencia artificial para imágenes y vídeos.
2. ¿Nos puedes describir brevemente esta experiencia de autoaprendizaje en el entorno ferroviario?
– El aprendizaje con datos reales no es automático. De hecho, si trabajamos con datos reales, el proceso de entrenamiento es muy tedioso. Esto es porque para entrenar modelos de IA, no se puede trabajar directamente con datos brutos, sino que hay que anotarlos para que el modelo sepa qué es qué. Qué es una persona, qué es un perro, qué es un cubo de basura… El modelo necesita saber con qué está trabajando. Este proceso de anotación, en la actualidad, es total o parcialmente manual y, por tanto, caro y propenso a errores.
Este es uno de los beneficios de trabajar con una simulación, ya que en ella sabemos en todo momento dónde se encuentra cada objeto o persona y el proceso de anotación ocurre de forma automática, gratuita y sin errores. Gracias a esto podemos generar grandes cantidades de datos que pueden ser usados directamente para el entrenamiento de modelos de AI sin necesidad de postprocesamiento.
En DB Systel, en el ámbito de los desarrollos informáticos, estáis trabajando también en soluciones para la interacción hombre-máquina del futuro. Para ello, estáis entrenando a las máquinas para que se comporten de manera más humana.
3. ¿Cuáles son los enfoques utilizados para su desarrollo en DB Systel?
– En DB Systel estamos desarrollando soluciones para la interacción hombre-máquina en el contexto del servicio al cliente. Un ejemplo de estas soluciones es el Avatar SEMMI, un avatar de aspecto humano que utiliza la voz, el lenguaje corporal y elementos visuales clave para interactuar con los usuarios y ofrecerles informaciones relevantes sobre por ejemplo horarios de trenes, información sobre retrasos, cambios de vías o información sobre servicios adicionales en la estación, entre otros aspectos.
Además, SEMMI también puede proporcionar asistencia personalizada para resolver problemas o responder preguntas específicas de los usuarios. SEMMI es una herramienta innovadora que mejora significativamente la experiencia del cliente en el transporte ferroviario al ofrecer una interacción hombre-máquina más natural y eficiente.
Para garantizar que los trenes salgan del depósito a tiempo y en óptimas condiciones, es esencial que las máquinas de mantenimiento funcionen de manera eficiente y confiable. Para ello, utilizáis soluciones de Internet de las Cosas (IdC) que, mediante el uso de las tecnologías inteligentes, monitorean automáticamente el estado de los equipos ferroviarios para prevenir fallos y mejorar la precisión de los servicios predictivos.
4. ¿En este diagnóstico, cuáles son los usos prácticos de esta nueva aplicación?
– En términos prácticos, la aplicación del IdC permite entre otras cosas mejorar la productividad en diversos escenarios. Por ejemplo, en un proyecto anterior en el que trabajé en DB Systel, desarrollamos un concepto de IdC para ayudar al personal de mantenimiento en un taller de trenes. Al entrevistar al personal, identificamos y nos centramos en un problema: el software de mantenimiento que utilizaban indicaba si un punto de acceso Wifi del tren no funcionaba, pero no especificaba cuál. Esto hacía que los trabajadores perdieran mucho tiempo revisando cada vagón. Para solucionar este problema implementamos una solución de IdC que leía directamente la información necesaria de los puntos de acceso y la mostraba en un software de monitoreo, lo que ahorró tiempo y aumentó la productividad del personal.
Además, la implementación de soluciones de IdC en componentes más críticos de un tren o de la infraestructura ferroviaria puede ayudar a detectar fallos con anticipación y prevenir accidentes graves.
DB Systel está trabajando también con la informática de alto rendimiento (las computadoras cuánticas) en la seguridad de TI (Ciberseguridad) sobre la protección de la información con el objetivo de evitar la manipulación de datos y procesos por personas no autorizadas.
5. ¿Qué esperáis de esta tecnología de alto rendimiento en un futuro próximo?
– Los ordenadores cuánticos muestran un enorme potencial. Por esto en Deutsche Bahn estamos investigando las posibles aplicaciones y también los riesgos de los ordenadores cuánticos desde 2019.
Estamos desarrollando conocimientos técnicos y colaborando con socios de la industria y la investigación. El objetivo es utilizar esta tecnología para hacer que la planificación y programación de Deutsche Bahn sea más eficiente y exhaustiva de lo que es posible hasta ahora.
Sin embargo, también somos conscientes de los desafíos que plantean, como la posible obsolescencia de los métodos de cifrado actuales. Por lo tanto, estamos tomando ya medidas para «blindar cuánticamente» la ciberseguridad de Deutsche Bahn antes de que los ordenadores cuánticos irrumpan en la industria.
6. ¿De qué forma utiliza Deutsche Bahn las tecnologías inmersivas (Realidad virtual/aumentada) para ayudar a los pasajeros y empleados?
– No estoy familiarizado con ninguna solución de realidad virtual o aumentada diseñada específicamente para pasajeros. Sin embargo, ya se está utilizando esta tecnología de manera interna para entrenar a algunos empleados.
Por ejemplo, los técnicos de mantenimiento de trenes pueden interactuar con un gemelo digital de un tren a través de un programa de realidad virtual, lo que les permite recibir formación y mejorar las habilidades en su campo. Este tipo de formación inmersiva ha probado ser mucho más eficiente que tipos de formaciones más tradicionales, lo que ha llevado a una mayor efectividad en el aprendizaje y una mejor retención del conocimiento por parte de los técnicos de mantenimiento.
Además, esta tecnología permite la simulación de situaciones complejas que serían difíciles de recrear en un entorno de formación tradicional, lo que resulta en una mejor preparación para situaciones reales en el trabajo.
ENLACES DE INTERÉS
- Enlace a DSD
- Enlace a DB Systel
- Enlace a la charla de José Mínguez Garrigues – «Creación de un gemelo digital de la red ferroviaria alemana para ofrecer sistemas ferroviarios de próxima generación»
