M ÓDOSÍTOTT V MODELL SZERINTI FEJLESZTÉS

Az általam kifejlesztett és javasolt eljárást az intelligens biztosítóberendezés „funkcionális és kiberbiztonság szempontú tervezési folyamata” ábra mutatja. A kiberbiztonságnak a fejlesztési folyamatban nem csak egy hozzáadott elemnek kell lennie, hanem a tervezési folyamat szerves részét kell, hogy képezze egészen a koncepció fázisától, a gyártás, üzemeltetés, szervizelés és rendszer leszereléséig. Ez jelenti azt, hogy a kiberbiztonságot a rendszer teljes életciklus alatt folyamatosan fent kell tartani. A fejlesztési folyamat során nem csak a funkcionális biztonság létrehozását, hanem a kiberbiztonság megvalósítását is szem előtt kell tartani. Az MSZ EN IEC 62443:2019¹⁵⁹ definiál négy biztonsági szintet, amely minőségi mutatókat, készségeket és erőfeszítés szinteket határoz meg a sikeres rendszertámadáshoz. A kibertámadhatóságához szükséges erőforrások számbavételét kockázatelemzés útján el kell

159MSZ EN IEC 62443-3-3:2019, Ipari automatizálási és szabályozási rendszerek biztonsága. Hálózat- és rendszerbiztonság. 3-3. rész: Rendszerbiztonsági követelmények és biztonsági szintek - IEC 62443-3-3:2013

végezni és eredményeit implementálni kell a fejlesztési folyamatba. A kockázatelemzés és kockázatértékelés segítségével olyan fejlesztési biztonsági koncepciót és követelmény előírást kell létrehozni, amely már rendszerterv szintjén foglalkozik a mélységi védelem kialakításával és a védelmi megoldásokat egymásra épülő rétegekként határozza meg. [245]

5.4.1. ábra. Funkcionális és kiberbiztonság szempontú tervezési folyamat (saját ábra, készült a [245] [246] források felhasználásával)

Összegzésképpen a rendszer fejlesztésének kiberbiztonsági elvei szerint a mindennemű kommunikáció védelmére, az érzékelők, a működést befolyásoló mikrokontrollerek és mikroprocesszorok védelmére, és a lehetséges folyamatosan változó fenyegetések enyhítésére kell törekedni a rendszerfejlesztések során. [247] A mesterséges intelligencia alkalmazása a kognitív mobilitási platform kialakítása, vagy éppen a tudásalapú kritikus vezérlési funkciók megvalósítása a végponttól végpontig terjedő mély tanulás segítségével a rendszerek biztonságának új dimenzióját jelenti. [248]

5.6.1. ÖNSZERVEZŐDÉSRE KÉPES KOMMUNIKÁCIÓ ALAPÚ MŰKÖDÉSŰ KOGNITÍV HOLONIKUS VASÚTI ÁGENS

Javaslatom szerint egy intelligens vasúti ágenst hozunk létre az IIVR projektben az alábbi módon a következő feladatokra. Ágens tervezésnél az érzékelési szekvenciához rendelten kell meghatározni az ágens cselekvését táblázatos vagy algoritmusos módon. Az ágens tudásábrázolásának esetében például forgatókönyveket vagy szemantikus hálókat hozhatunk létre. [249] Az alábbi ábrán egy tanuló ágens alapvető struktúráját látjuk. Amelynek főbb elemei: A kritikus egység fogadja az érzékelőtől kapott információt, értelmezi, megvizsgálja és az érzékeltek alapján javaslatot tesz a végrehajtó elem számára a tanuló elemen keresztűl. A tanuló elem a kritikus egység véleménye alapján módosítja a végrehajtó elem működését. A

végrehajtó elem érzékeli környezetét és a belső algoritmusok alapján szükség esetén beavatkozik a környezete működésébe. A problémagenerátor az az elem, ami a belső önszerveződést motiválja. [250] [251]

5.4.1.1. ábra. Tanuló ágensek struktúrája [250] [251]

A mesterséges intelligencia használatát a MSZ EN 50128 javasolja hibakorrekcióra, tehát van hagyománya a mesterséges intelligencia használatának a vasúti rendszerekben. Ilyen mesterséges intelligencia felhasználásával lehet létrehozni egy önszerveződésre képes kommunikáció alapú működésű kognitív holonikus vasúti ágenst is. A rendszert nem csak egy ágensből hozzuk létre. Hanem multiágensrendszerről beszélhetünk, ami esetén a modell több ágensből épül fel. Erre az elosztott mesterséges intelligencia¹⁶⁰ technológiák létrejöttével van lehetőségünk immáron.

Az vasúti ágens alapvető tulajdonságok:

 Kitartó: folyamatosan konzisztens belső állapottal rendelkezik.

 Autonóm: kontrollt gyakorol a saját belső állapota és akciói felett, cselekvés, érzékelés.

 Önálló: direkt emberi beavatkozás nélkül működik.

 Adaptív: érzékeli a környezetének változásait és reagál azokra.

 Szociális: kapcsolatban áll emberekkel és más ágensekkel.

 Kommunikál: képes információt cserélni más rendszerekkel.

A vasúti ágens képes a

 Periféria elemek vezérlésére. Periféria elemek: váltóhajtómű, vasúti fényjelző, sorompó hajtómű és közúti jelző, térközjelző stb.

 A kötöttpályás járművek pozíciójának, haladási irányának, sebességének, gyorsulásának, működési állapotának meghatározására.

 Képes összeköttetésbe lépni más ugyanilyen felügyeleti és irányító berendezésekkel.

160 Distributed Artificial Intelligence

Mire használható?

A kommunikáció alapú működés létrehozó, hálózatba kapcsolt mesterséges intelligenciával rendelkező elemeket használjuk fel a vasúti automatizálás megújítására. A hagyományos rendszerben termelődő adatok felhasználása nem valósul megfelelőképpen. Hatékonyabb adatgyűjtési technika alapján több és pontosabb adathoz jutunk (vasúti Big Data), amelynek elemzésből levonható következtetések és a szükséges intézkedések meghozására leszünk képesek. Az egyszerű adatokból információt hozunk létre a működés hatékonyságának javítására, vagy akár a prediktív karbantartás létrehozásához. A rendszerről folyamatosan létrejövő információ felhasználásával egy „élő” kiber-fizikai rendszert hozhatunk létre (élő struktúra: életjel, folyamatos kommunikáció stb.). A dinamikusan változó térképészetileg pontos digitális világ leképzése a valós fizikai vasúti infrastruktúráról az öntudat (ön helymeghatározásra) képes eszközzel, amely létre tudja hozni a saját hálózati és logikai kapcsolati térképét a beleprogramozott és tanult algoritmusok szerint. Ezzel létrehozva egy újszerű biztonságos, környezettudatos, hatékony automata jármű közlekedtetést (járműirányítás, befolyásolás) a kötöttpályás közlekedésben. A rendszer támogatja az energiafelhasználás racionalizálását a kötöttpályás közlekedésben (ma nincs energiamenedzsment a villamosvontatás területén, esetleg a fékezésnél visszatápláló rendszerekben), fékezési és gyorsítási dinamikák az infrastrukturális adottságoknak megfelelően (lejtviszonyok => digitális térkép létrehozásával), illetve az aktuális forgalmi helyzetnek megfelelően (jelző vörös => akkor nem fékez, hanem lassít, hogy a célnál kisebb fékezéssel tudjon megállni.) Segíti a ma még ember által végzett forgalomszervezés automatizáltabbá tételét a rendszer öntanulásával és szakértői rendszerré való válásával. A forgalomszervezés javítására az infrastruktúráról gyűjtött adatokban rejlő összefüggések információtartalmának segítségével nagyobb átbocsátóképességet hoz létre egy véges erőforrásokkal rendelkező infrastruktúrát automatikusan üzemeltetve. Ezzel lehetővé válik a régóta elavult, sokszor 30-40 éves vasúti irányítóberendezések gazdaságos, interoperábilis cseréje. A forgalomszervezésre példa: rendszer előre látja a fogalmi nehézményeket, ha van, kerülő vágányutat biztosít a késések csökkentése érdekében (útkeresés, optimalizálás). Nem csinál olyat, hogy az állomásra előbb odaérkező vonatot megállítja az átmenő fővágányban és a később érkezőt kitérőben járatja be az álló vonat előtt, ezzel mind a két vonatot megkésleltetve. A pozíció, sebesség az infrastrukturális lehetőségek, a forgalmi helyzet alapján a menetrendi adatokkal összhangban, de szükség esetén azt felülbírálva dönt/javaslatot tesz a vonatok közlekedtetéséről, amelyet az operátori hozzájárulás mellett végre is hajt. Az útvonalválasztáshoz, torlódásirányításhoz, hibaazonosításhoz használhatunk lágy számítási

módszereket (fuzzy rendszerek, az evolúciós számítási technikák, neurális hálózatok). Fontos újdonság a vasúti technikában a berendezés kommunikációs irányai M2M¹⁶¹, H2M¹⁶², M2H¹⁶³. Az ágenst a hálózatosodás, az önszerveződés, a berendezések közötti logikai kapcsolatok önálló létrehozása jellemzi a hagyományostól eltérő módon. A berendezés tervezése, gyártása az Ipar 4.0 céljaival összeegyeztethető. A rendszer képes a kritikus infrastruktúra védelmére az önszerveződő kognitív gépekkel. Ez az ágens maga az automatizáció, a digitalizáció és az intelligens közlekedési rendszerek alapja. [168] [252]

RÉSZKÖVETKEZTETÉSEK

Összegezve az intelligens vasúti rendszer az intelligens elemekből felépülő vasúti rendszert jelenti. Erre példa a megvalósítás alatt álló IntelliSys-R (Intelligent System for Railway).

Az intelligens vasúti rendszer létrehozásának, tervezésének bemutatásával foglalkoztam ebben a fejezetben. Egy intelligens elem létrehozásán keresztül mutattam be az intelligens vasúti rendszer létrehozásának egy lehetőségét.

161 Machine to Machine communication

162 Human to Machine communication

163 Machine to human communication