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VIA Rail Canada commencera à tester un logiciel d’économie de carburant dans l’exploitation des trains

VIA Rail Canada commencera à tester un logiciel d’économie de carburant dans l’exploitation des trains

Le déménagement intervient après que le test du programme d’IA dans les simulateurs montre une réduction potentielle de 15% de la consommation de carburant

Train de voyageurs sur ligne principale multivoies
Un VIA express à destination de Toronto au départ de Montréal près de Kingston, en Ontario, en 2012. VIA commencera à tester un logiciel d’économie de carburant utilisant l’intelligence artificielle sur certains trains. Bob Johnston

MONTRÉAL — VIA Rail Canada prolongera un programme pilote utilisant l’intelligence artificielle pour réduire la consommation de carburant, à la suite d’un essai de six mois qui a montré des économies potentielles de carburant allant jusqu’à 15 %.

VIA, en collaboration avec Transports Canada et Innovative Solutions Canada Testing, a initialement commencé à travailler avec la jeune entreprise RailVision Analytics pour tester le logiciel EcoRail qui fournit des recommandations aux ingénieurs de locomotive pour réduire la consommation de carburant.

L’essai de six mois a été mené dans des simulateurs. Le programme va maintenant être étendu pour tester l’application dans des opérations ferroviaires réelles.

« Ce projet pilote d’intelligence artificielle illustre parfaitement notre détermination à trouver des façons nouvelles et différentes de réinventer la façon dont les Canadiens voyagent de la réservation à la destination », a déclaré Michael Brankley, vice-président de VIA, Exploitation ferroviaire, dans un communiqué de presse. « Je tiens à remercier Transports Canada pour son soutien et sa collaboration, ainsi que RailVision Analytics pour nous avoir accompagnés dans notre cheminement vers un avenir plus durable. »

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Le logiciel surveille le comportement de conduite entre les gares pour rechercher des améliorations qui permettront de réduire la consommation de carburant, en tenant compte de facteurs tels que l’utilisation de l’équipement, la saison et l’horaire, pour recommander un comportement de conduite des trains sans affecter le temps de trajet.

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