La ligne de train entre Zermatt et Brigue sera à l’avenir contrôlée par l’intelligence artificielle (IA). Une équipe de recherche de l’EPFL teste sur la ligne une méthode de surveillance des fissures basée sur l’IA. L’objectif est de rendre les inspections de la ligne plus efficaces, a récemment décrit l’école supérieure dans un communiqué.

Jusqu’à présent, les voies ferrées sont généralement inspectées manuellement par des spécialistes qui évaluent l’état des infrastructures telles que les murs de soutènement ou les traverses en béton sur la base de critères définis. Selon l’EFPL, cette méthode comporte toutefois le risque d’évaluations subjectives, car différents inspecteurs peuvent évaluer les dommages de manière différente à différents moments.

Un algorithme entraîné avec des images de fissures

Pour résoudre ce problème, l’équipe de recherche de l’EPFL a entraîné un algorithme d’intelligence artificielle à faire la différence entre les images avec fissures et les images sans fissures. Cet algorithme entraîné peut désormais être alimenté par des images prises sur plusieurs années d’un tronçon ferroviaire et quantifier la gravité des fissures dans les murs et les traverses au fil du temps.

Dans une étude publiée dans la revue spécialisée « Automation in Construction », les chercheurs ont montré que cette méthode de surveillance des fissures fonctionne. Lors des prochains tests, l’IA sera examinée sur les lignes ferroviaires entre Zermatt et Brigue ainsi qu’entre Brigue et Disentis. Selon l’EPFL, ces tronçons contiennent une série de murs de soutènement de formes et de matériaux différents, ce qui rend la tâche très exigeante pour l’algorithme.

Source : Communiqué EPFL

Crédit photo : MGBahn