L'innovant "Stop" au SEF 24

Le projet GCF à la 6ème Conférence sur la Sécurité

Reconnaissance importante et significative pour "STOP", le projet GCF pour la sécurité du travail dans le secteur ferroviaire, sélectionné pour être présenté à la 6ème Conférence nationale "Sécurité et exploitation ferroviaire" SEF 24, à Rome le 7 novembre à la Faculté de génie civil et industriel Sapienza - Université de Rome.

Ce prestigieux événement, organisé par For.Fer, centre de formation reconnu par l’Agence Nationale pour la Sécurité des Chemins de Fer et des Infrastructures Routières et Autoroutières (ANSFISA) et le CIFI – Collège des Ingénieurs Ferroviaires Italiens, réunit experts, entreprises et institutions pour explorer les innovations technologiques destinées à améliorer la sécurité ferroviaire : une occasion d’échanger à 360° sur des opportunités et applications de pointe qui, dans le secteur ferroviaire, peuvent faire la différence en matière de sécurité.

« Les récentes révisions du cadre réglementaire – expliquent les organisateurs – les innovations technologiques (DAC, ERTMS HD, FRMCS), la digitalisation des processus, l’introduction de l’intelligence artificielle dans la gestion opérationnelle, la transformation du réseau dans le cadre du Plan National de Relance et Résilience, les grands travaux d’infrastructure, la transition écologique, sont des opportunités à saisir pour améliorer la sécurité et la qualité de l’exploitation du système ferroviaire. »

Dans le but de proposer un moment d’échange entre les acteurs du secteur « pour converger vers les bonnes pratiques à adopter, avec conscience et sens de la responsabilité », un comité scientifique a évalué et sélectionné les contributions les plus significatives pour leur impact innovant sur la question complexe de la sécurité.

C’est le cas de “STOP” (Supervised by Trained Optical Protection), le système né de la collaboration entre GCF SpA et Kiwitron Srl, basé sur des capteurs optiques dotés d’intelligence artificielle pour améliorer la sécurité et éviter les accidents sur les chantiers ferroviaires.

« Il s’agit d’un système de supervision – explique Ilario Febi, ingénieur du département R&D de GCF – capable d’étendre la visibilité du conducteur des engins utilisés dans les chantiers ferroviaires, en générant une alerte en cas de détection d’une situation potentiellement dangereuse pour les travailleurs ou le personnel au sol. »

Le système repose sur des capteurs optiques équipés de réseaux neuronaux artificiels, entraînés pour reconnaître les silhouettes humaines dans l’environnement spécifique du chantier ferroviaire et capables de fonctionner efficacement même dans des conditions défavorables, comme l’absence de lumière naturelle (généralement la nuit) ou en présence de conditions météorologiques limitant encore la visibilité de l’opérateur.

Après des mois d’ingénierie et de formation sur le terrain pour apprendre à discerner entre silhouettes humaines et “faux positifs”, STOP a fait ses débuts expérimentaux sur les rails ces derniers mois et est désormais prêt à être déployé à grande échelle sur les locomotives et les machines de chantier de GCF.

« Il s’agit certainement d’un des fleurons des interventions de GCF – poursuit l’ingénieur Febi – pour garantir la sécurité des chantiers et des travailleurs évoluant dans des environnements à haut risque. Nous avons pour ambition de parvenir à imposer un véritable “stop” aux accidents d’écrasement sur les chantiers ferroviaires. »

L’engagement de GCF dans la recherche et le développement de systèmes visant à rendre les réseaux ferroviaires eux-mêmes plus sûrs et intelligents ne s’arrête pas là. Du système PAI-PL “Level crossing protection” exclusif de GCF, doté d’une technologie radar pour le contrôle automatique des passages à niveau équipés de barrières complètes, au "NeurAIl System", le framework de diagnostic prédictif qui, en implémentant des modèles de Machine Learning, est capable de fournir en temps réel des paramètres de “santé” relatifs aux rails, aux joints et aux trains en transit. Un système unique en son genre, qui est récemment devenu, en raison de ses caractéristiques innovantes, un sujet d’étude dans les cours du CIFI pour les ingénieurs en spécialisation dans le diagnostic ferroviaire.

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