LNERとネットワーク・レールのAIシカ撃退システム、想定される線路への衝突事故を8件から1件に削減

線路に迷い込むシカは古くからの問題で、満足のいく解決策は2つしかない。列車に取り付ける笛は信頼性が低く、高いフェンスは費用がかかる。鉄道運営会社LNERとネットワーク・レールは、ピーターバラとグランサムの間の1マイルの線路で別のアプローチを試した。センサーとAIを基盤とする自動シカ撃退システム「Adds」である。

このシステムは音響・映像センサーを使ってシカが線路に近づくのを識別する。シカが検知されると、動物を線路から遠ざけることを目的としたさまざまな音響・視覚警報が作動し、その後AIカメラがシカの動きを監視して安全な距離まで誘導されるまで追跡する。つまり、すべての撃退が想定ではなく検証されるのである。

数字がその効果を裏付けた。LNERによると、Addsは2023年5月の試験開始以降、週平均50頭のシカを撃退した。また、試験区域内ではその期間中にシカが列車に衝突する事故が約8件発生すると想定されていたが、報告されたのは1件のみだった。このシステムは、シカの侵入率が高いロンドン・キングス・クロスとエディンバラの間のイースト・コースト本線の他の区間にも展開される予定である。

一律の撃退策を閉ループに置き換える。シカを検知し、多様な警報で追い払い、安全な距離に離れるまでAIカメラで追い続ける。

従来の2つの選択肢は正反対の形で失敗する。笛は確実に機能せず、フェンスは機能するが長い路線に沿って運用するには費用がかかりすぎる。そのためセンシングによるアプローチの余地が残されていた。

多様な警報が重要である。単一の固定音では動物が慣れてしまうが、音響と視覚の手がかりを組み合わせることで、動物が離れるべき対象が与えられる。

AIカメラが閉ループを完成させる。警報が効いたと想定するのではなく、システムはシカが実際に安全な距離まで離れるまで見守る。

その効果は両方の収支に現れる。LNERのダニー・ゴンザレス氏は「時間、ストレス、そして最も重要なシカを救うことができる」と述べ、路線エンジニアのジョー・プリーストリー氏は遅延の減少につながると結びつけた。

大雑把な解決策が信頼できないか高すぎる場合には、ループを閉じる。特定の動物を検知し、個別に追い払い、受動的なハードウェアに賭けるのではなくカメラで結果を検証する。

LNERは試験を成功と評し、このシステムをロンドン・キングス・クロスとエディンバラの間に広がるイースト・コースト本線の侵入率が高い他の区間にも展開すると述べた。