Tvema, ein russischer Anbieter für Lösungen zur Bahninfrastruktur, hat ein Gleisverschleiß-Prognosetool entwickelt. Die von Diagnosefahrzeugen gesammelten Daten werden dabei automatisch unter Nutzung des Infrastruktur-Diagnosesystems der russischen Staatsbahn RZD verarbeitet und anschließend von künstlicher Intelligenz (KI) weiter analysiert. Ergebnis der Analyse ist die Simulation von seitlichem Schienenverschleiß, Abweichungen der Gleisgeometrieparameter und anderen Defekten. Experimentelle Arbeiten, die auf einem Abschnitt der Moskauer Eisenbahn durchgeführt wurden, zeigten eine Fehler-Vorhersagegenauigkeit für einen Monat im Voraus auf dem Niveau von 92 %. Auf dieser Datenbasis wird ein Komplex für die automatische Task-Planung für Gleisreparaturen entwickelt. Tvema nutzt seit 2022 maschinelles Lernen für die automatische akustische und visuelle Fehlererkennung, derzeit können 17 Gleisdefekte durch lineares Video ermittelt werden.
