AI Sem ver. 2.0

Do udziału w seminarium zaproszone zostały czołowe uczelnie i instytuty badawcze (Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe, Politechnika Krakowska, AGH, Politechnika Lubelska), które w swoich wystąpieniach przedstawią realne osiągniecia w projektach badawczo rozwojowych zaimplementowanych w przemyśle, a wykorzystujących technologie AI. Ponadto zaplanowane są wystąpienia przedstawicieli światowych korporacji z rynku IT (IBM, Google, Dell) które podzielą się wiedzą z zakresu technologii AI i jej komercyjnego zastosowania.

Systemy monitoringu oparte o sztuczną inteligencję wykorzystywane są zarówno w procesach produkcyjnych, jak i w analizie działania infrastruktury krytycznej, kluczowej dla zapewnienia ciągłości produkcji. Obejmują one m.in. zaawansowane systemy analizy obrazu i dźwięku, które weryfikują poprawność wyglądu komponentów oraz skuteczność ich montażu, jak również systemy analizujące dane z szerokiej gamy czujników monitorujących działanie urządzeń takich jak silniki: pomp, wentylatorów czy nawiewów.

Wykorzystanie systemów sztucznej inteligencji do analizy stanu infrastruktury może znacząco podnieść efektywność procesów inspekcyjnych oraz obniżyć koszty operacyjne. Automatyzacja wykrywania i rozpoznawania uszkodzeń pozwala na szybszą identyfikację potencjalnych ryzyk oraz precyzyjniejsze planowanie działań utrzymaniowych. W rezultacie prowadzi to do zwiększenia bezpieczeństwa ruchu, optymalizacji alokacji zasobów i wydłużenia żywotności kluczowych elementów infrastruktury.

Czy to będą procesy predykcyjnego utrzymania infrastruktury, planowania inwestycji, czy optymalizacja zarządzania ruchem kolejowym – wszystkie te obszary można uzbroić w sztuczną inteligencję. W tym zakresie podzielimy się ciekawym przykładem wdrożenia u jednego z głównych operatorów transportu publicznego w Singapurze, firmie SBS Transit, które wdraża rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji do zarządzania infrastrukturą kolejową, w tym inteligentne zarządzanie zasobami, monitorowanie w czasie rzeczywistym oraz predykcyjne utrzymanie ruchu, co znacząco zwiększa niezawodność i efektywność operacji kolejowych.

Trendy rozwoju metod sztucznej inteligencji do oceny stanu układów napędowych. Zostaną przedstawione aktualne trendy w badaniach nad opracowaniem bezinwazyjnych metod z wykorzystaniem sieci neuronowych o uczeniu głębokim, urządzeń mobilnych oraz zawansowanych metod akwizycji i przetwarzania danych. Zostanie przedstawione spojrzenie prelegentów na możliwe kierunki rozwoju dedykowanych metod do kontroli stanu układów napędowych na potrzebę komfortu i bezpieczeństwa szczególnie w elektromobilności.

Cyfrowe Bliźniaki (Digital Twins) w infrastrukturze kolejowej: symulacja, monitorowanie i planowanie. Opis: Zastosowanie technologii cyfrowych bliźniaków, wspieranych przez AI, do projektowania, monitorowania w czasie rzeczywistym i optymalnego zarządzania infrastrukturą kolejową. Doświadczenie pasażera w cyfrowym świecie. Opis: Prezentacja poświęcona zastosowaniu sztucznej inteligencji w celu personalizacji usług, ulepszenia systemów informacji pasażerskiej i ogólnego podniesienia komfortu podróży. Szkolenie i rozwój kompetencji w erze Sztucznej Inteligencji i cyfryzacji. Opis: Jak przygotować pracowników sektora kolejowego na zmiany związane z wdrażaniem AI i nowych technologii cyfrowych.

Car-sharing, czyli współdzielenie samochodów staje się coraz ważniejszym elementem inteligentnego transportu w środowiskach miejskich. Aby usługa była dostępna i komfortowa, należy m.in. zapewnić równowagę między dostępnością pojazdów w różnych lokalizacjach a zapytaniami zgłaszanymi przez użytkowników w czasie rzeczywistym. Na bazie wieloletniej współpracy z Traficar w zakresie tworzenia platformy informatycznej, a także wspólnych projektów naukowych z AGH, chcemy przedstawić jak narzędzia AI pomagają zwiększyć dostępność usług car-sharingu w miastach.

W dzisiejszym dynamicznie rozwijającym się przemyśle, sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w optymalizacji procesów produkcyjnych, zwłaszcza w obszarach wrażliwych na ciągłość zasilania. Referat mówi o tym, jak zaawansowane algorytmy AI mogą zwiększać efektywność operacyjną zakładu produkcyjnego. Omówione zostaną przykłady zastosowań AI w monitorowaniu i zarządzaniu procesem produkcyjnym na przykładzie realizowanych i wdrożonych projektów w firmie logistycznej w Turcji oraz zakładach produkcyjnych Lubella i Tymbark. Wykorzystanie AI w tych krytycznych obszarach nie tylko poprawia niezawodność systemów, ale także przyczynia się do zrównoważonego rozwoju przemysłu.

Zastosowanie istniejącej infrastruktury światłowodowej jako sensorów przy wykorzystaniu technologii Distributed Acoustic Sensing (DAS) otwiera nowe możliwości w zakresie monitorowania bezpieczeństwa w otoczeniu kabla światłowodowego. DAS oferuje monitoring w czasie rzeczywistym, natomiast w połączeniu z algorytmami sztucznej inteligencji pozwala na wykrywanie różnych zdarzeń - ruchu obiektów, nieautoryzowanego dostępu, czy próby ingerencji w infrastrukturę. Wdrożenie technologii DAS przekłada się na wzmocnienie ochrony zasobów, redukcję ryzyka operacyjnego oraz usprawnienie procedur reagowania kryzysowego.

Współczesne systemy informatyczne stają się coraz bardziej złożone, a zarządzany przez nie zasób informacyjny rośnie w przyspieszonym tempie. Poruszanie się w tak ogromnej przestrzeni informacyjnej staje się coraz większym wyzwaniem dla użytkowników tych systemów. Do zaadresowania tych wyzwań wykorzystać można technologie typu chatbot. Mogą one w trybie naturalnej dla użytkownika komunikacji wspierać jego działania w codziennej pracy. Rozwiązania te bazują na bezpiecznej i dostępnej w ramach prywatnej chmury technologii, pozwalają zatem zachować pełną kontrolę nad danymi, a tym samym zapewnić zgodność z wewnętrznymi politykami bezpieczeństwa. W prezentacji pokazana zostanie koncepcja wdrożenia takiego rozwiązania, przykłady zastosowań i płynące z niej korzyści.

Projekt dotyczy wykorzystania zaawansowanych narzędzi w tym sztucznej inteligencji do wsparcia procesów dotyczących inwentaryzacji trakcji kolejowej. Rozwiązanie wykorzystuje systemy bezzałogowe, które w sposób automatyczny będą monitorowały trakcję kolejową, zbierając dane i przekazując je do serwerów. Z danych przetworzonych przez specjalne algorytmy tworzony będzie raport z informacjami o aktualnych uszkodzeniach elementów trakcji lub potencjalnych zdarzeniach, które mogą się wydarzyć.

ORGANIZATORZY

TECHNOLOGIE AI NA RYNKU TRANSPORTOWYM 2025

Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe

Politechnika Krakowska
im. Tadeusza Kościuszki

Małopolska Okręgowa Izba Inżynierów Budownictwa w Krakowie

KOTŁOWNIA

Kampus Politechniki Krakowskiej ul. Warszawska 24 w Krakowie

AI Sem ^{ver. 2.0}

II SEMINARIUM DOTYCZĄCE SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

PATRONAT HONOROWY

KOMITET ORGANIZACYJNY

TEMATYKA

PROGRAM SEMINARIUM

OPŁATA

WARUNEK UCZESTNICTWA

KONTAKT

PARTNER SEMINARIUM

PATRONAT MEDIALNY