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JR九州とグルーヴノーツ、量子コンピューター技術など使った鉄道車両の運用最適化へ

JR九州とグルーヴノーツ、量子コンピューター技術など使った鉄道車両の運用最適化へ

維持コスト削減や設備投資抑制狙い、福岡県内の路線で実証実験

JR九州とAI(人工知能)開発を手掛けるスタートアップ企業のグルーヴノーツ(福岡市)は2月9日、量子コンピューターやAIなどの先端技術を活用し鉄道車両の運用最適化を図ると発表した。

従来はダイヤ(列車運行計画)に基づいて運用計画を決める際、検査や切り離し・連結、清掃などの制約条件を踏まえ、熟練者が車両の編成や割り当てを決めていた。

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新型コロナウイルスの感染拡大で旅客需要が落ち込み収益が厳しいため、運用計画の最適化や自動化により車両の保有数を減らし、鉄道の維持コスト削減や将来の老朽取り換えに要する設備投資の抑制につなげたい考え。

福岡県内を走る福北ゆたか線と若松線を主な対象として実施。成果や課題を踏まえ、他の路線へ適用を広げたり、旅客の需要予測なども共同で進めたりする考え。


対象路線を走るBEC819系架線式蓄電池電車(愛称「DENCHA」、JR九州提供)

(藤原秀行)

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