Train To

L’analisi predittiva è un processo che consiste nell’utilizzo dell’analisi dei dati per effettuare previsioni basate su dati. Questo processo utilizza i dati insieme ad analisi, statistiche e tecniche di machine learning per creare un modello predittivo per la previsione di eventi futuri.

Con l’avvento di tecniche sempre più precise di Analisi Predittive con l’intervento della Machine Learning sui Big Data riusciamo a creare modelli e algoritmi predittivi per svariate situazioni.

Uno degli ambiti su cui abbiamo applicato queste analisi è proprio sulla frequenza dei guasti o delle anomalie sulle tratte ferroviarie.

Per poter garantire un servizio sempre migliore, il mantenimento ed il miglioramento degli standard di sicurezza sulla rete ferroviaria, diventa di fondamentale importanza lo sviluppo e l’utilizzo di algoritmiche evolute che permettano in tempo reale, ma soprattutto in maniera predittiva, l’individuazione di potenziali problematiche al fine di porre in essere gli interventi necessari prima che un evento possa accadere.

Train To, infatti, consentirà di raffinare la capacità di estrarre informazioni dai dati a disposizione, rilevati dai sensori di terra e di bordo dei treni diagnostici, o di utilizzare risultati di statistiche già realizzate per farne la base di partenza per la costruzione di metriche più evolute in ottica di Machine Learning.

Risultati atti a determinare con una buona approssimazione di probabilità di successo l’eventualità del realizzarsi di determinati eventi.

Tale processo sarà svolto affiancando agli algoritmi già presenti, algoritmi di statistica inferenziale (multivariata) e di algebra lineare.

I risultati ottenuti hanno una buona probabilità di successo sull’eventualità del realizzarsi di determinati eventi.