ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯ ಸುರಕ್ಷತಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದಶಕ: KAVACH 4.0ರಿಂದ AI, ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನಾ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯವರೆಗೆ 15 ಉಪಕ್ರಮಗಳು

ಕಳೆದ ಒಂದು ದಶಕದಲ್ಲಿ ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ದೊಡ್ಡ ವಿಸ್ತರಣೆಗೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೈಲು ರಕ್ಷಣೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ, ಉಪಗ್ರಹ ಆಧಾರಿತ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಅಲ್ಟ್ರಾಸಾನಿಕ್ ತಪಾಸಣೆ, ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು, ಡಿಜಿಟಲ್ ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗಗಳಾಗಿವೆ. 2016ರಲ್ಲಿ ರೈಲು ಹಳಿ ಮುರಿತ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಂದ 2026ರಲ್ಲಿ KAVACH ಆವೃತ್ತಿ 4.0 ಕಾರ್ಯಾರಂಭದವರೆಗೆ, ಈ ಉಪಕ್ರಮಗಳು ರೈಲ್ವೆ ಜಾಲದಾದ್ಯಂತ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ನೈಜ-ಸಮಯ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯತ್ತ ನಡೆದಿರುವ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ.

ಕಳೆದ ಒಂದು ದಶಕದ ಈ ಬದಲಾವಣೆಯಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಗಂಭೀರವಾಗುವ ಮೊದಲೇ ಅವುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ರೈಲುಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನೈಜ-ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು, ಪ್ರತಿಕೂಲ ಹವಾಮಾನದಲ್ಲಿ ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಕಣ್ಗಾವಲನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ರೈಲ್ವೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಅಲ್ಟ್ರಾಸಾನಿಕ್ ದೋಷ ಪತ್ತೆ, ಗ್ರೌಂಡ್ ಪೆನೆಟ್ರೇಟಿಂಗ್ ರಾಡಾರ್, ರೈಲಿನ ಚಲಿಸುವ ಭಾಗಗಳ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ರೈಲು ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, GPS ಆಧಾರಿತ ಮಂಜು ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಾಧನಗಳು, UAV ಆಧಾರಿತ ಕಣ್ಗಾವಲು, AI ಆಧಾರಿತ ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ತಪಾಸಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು Distributed Acoustic Sensing ಮುಂತಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿವೆ.

KAVACH ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೂ ಈ ವಿಶಾಲ ಬದಲಾವಣೆಯ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ. KAVACH ಅನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಫೆಬ್ರವರಿ 2016ರಲ್ಲಿ ಕ್ಷೇತ್ರ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಜುಲೈ 2020ರಲ್ಲಿ ಭಾರತದ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೈಲು ರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಯಿತು. ಇದರ 4.0 ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಜುಲೈ 2024ರಲ್ಲಿ Research Designs and Standards Organisation ಅನುಮೋದನೆ ನೀಡಿತು. ಇದರಲ್ಲಿ ರೈಲಿನ ಸ್ಥಳ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆ, ಸುಧಾರಿತ ಸಿಗ್ನಲ್ ಮಾಹಿತಿ, Optical Fibre Cable ಆಧಾರಿತ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಇಂಟರ್‌ಲಾಕಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು. 2026ರ ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್‌ನಲ್ಲಿ ದಕ್ಷಿಣ ಮಧ್ಯ ರೈಲ್ವೆಯ ಹೈದರಾಬಾದ್ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮಲ್ಕಾಜ್‌ಗಿರಿ ಮತ್ತು ಕಾಮಾರೆಡ್ಡಿ ನಡುವಿನ 108 ಮಾರ್ಗ ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ KAVACH 4.0 ಕಾರ್ಯಾರಂಭಗೊಂಡಿತು.

ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿರುವ ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳೂ ಈ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಇಳಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. 2004-14ರ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಪಘಾತಗಳು ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಸರಾಸರಿ 171 ಇದ್ದರೆ, 2014-24ರ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ಷಕ್ಕೆ 68ಕ್ಕೆ ಇಳಿದಿವೆ. ವಾರ್ಷಿಕ ಅಪಘಾತಗಳು 2014-15ರಲ್ಲಿ 135ರಿಂದ 2024-25ರಲ್ಲಿ 31ಕ್ಕೆ ಇಳಿದಿವೆ. ಪ್ರತಿ ಒಂದು ಮಿಲಿಯನ್ ರೈಲು ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಅಪಘಾತಗಳು 0.11ರಿಂದ 0.03ಕ್ಕೆ ಇಳಿದು, ಶೇ.73ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿವೆ. ರೈಲು ಹಳಿ ಮುರಿತಗಳು 2,548ರಿಂದ 289ಕ್ಕೆ ಇಳಿದರೆ, ವೆಲ್ಡ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳು 2013-14ರಲ್ಲಿ 3,699ರಿಂದ 2024-25ರಲ್ಲಿ 370ಕ್ಕೆ ಇಳಿದಿವೆ.

ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳ ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಮಂಜು ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಾಧನಗಳ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಕಾಣಬಹುದು. ಇವುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 2014ರಲ್ಲಿ 90 ಇದ್ದದ್ದು 2025ರಲ್ಲಿ 25,939ಕ್ಕೆ ಏರಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ರೈಲು ರಕ್ಷಣೆಯ ಜೊತೆಗೆ, ರೈಲ್ವೆ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೈಲು ತಪಾಸಣೆ, AI ಆಧಾರಿತ ಕಣ್ಗಾವಲು, ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂವಹನ, ವೈಮಾನಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಲೆವೆಲ್ ಕ್ರಾಸಿಂಗ್ ಇಂಟರ್‌ಲಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹಳಿ ಹಾಗೂ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನೂ ವಿಸ್ತರಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯ ಸುರಕ್ಷತಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದಶಕ: KAVACH 4.0ರಿಂದ AI, ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನಾ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯವರೆಗೆ 15 ಪ್ರಮುಖ ಉಪಕ್ರಮಗಳು (2016-2026) ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ.

1. ದಕ್ಷಿಣ ಮಧ್ಯ ರೈಲ್ವೆಯ 108 ಮಾರ್ಗ ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ KAVACH 4.0 ಕಾರ್ಯಾರಂಭ

ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು ದಕ್ಷಿಣ ಮಧ್ಯ ರೈಲ್ವೆಯ ಹೈದರಾಬಾದ್ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮಲ್ಕಾಜ್‌ಗಿರಿ ಮತ್ತು ಕಾಮಾರೆಡ್ಡಿ ನಡುವಿನ 108 ಮಾರ್ಗ ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ದೇಶೀಯವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ KAVACH ಆವೃತ್ತಿ 4.0 ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಾರಂಭಗೊಳಿಸಿದೆ. ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೈಲು ರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆವೃತ್ತಿ 3.2ರಿಂದ ಮುಂದಿನ ಹಂತದ ಸುಧಾರಣೆಯಾಗಿದೆ.

KAVACH ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ದೇಶೀಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೈಲು ರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಫೆಬ್ರವರಿ 2016ರಲ್ಲಿ ಕ್ಷೇತ್ರ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಜುಲೈ 2020ರಲ್ಲಿ ಭಾರತದ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೈಲು ರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಯಿತು.

KAVACH ಆವೃತ್ತಿ 4.0ಗೆ Research Designs and Standards Organisation (RDSO) 2024ರ ಜುಲೈ 16ರಂದು ಅನುಮೋದನೆ ನೀಡಿತು. ಸುಧಾರಿತ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ರೈಲಿನ ಸ್ಥಳ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆ, ಸುಧಾರಿತ ಸಿಗ್ನಲ್ ಮಾಹಿತಿ, Optical Fibre Cable ಆಧಾರಿತ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಇಂಟರ್‌ಲಾಕಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಮಲ್ಕಾಜ್‌ಗಿರಿ-ಕಾಮಾರೆಡ್ಡಿ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸುವ ಮೊದಲು, ಪಶ್ಚಿಮ, ಉತ್ತರ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ಮಧ್ಯ ರೈಲ್ವೆಯ ಕೆಲವು ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿಯೂ KAVACH 4.0 ಕಾರ್ಯಾರಂಭಗೊಂಡಿತ್ತು.

ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ರೈಲಿನ ಚಲನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬ್ರೇಕ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ಡಿಕ್ಕಿ ಮತ್ತು ಅತಿವೇಗದಿಂದ ರಕ್ಷಣೆ ದೊರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಸುಧಾರಣೆಯು ದೇಶೀಯ ರೈಲು ರಕ್ಷಣಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಿದ್ದು, ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ ಮತ್ತು ಭಾರತದ ರೈಲ್ವೆ ಜಾಲದಾದ್ಯಂತ KAVACH ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲು ಸಿದ್ಧಗೊಳಿಸಿದೆ.

2. ಸುಧಾರಿತ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯಿಂದ AI ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ವಿಸ್ತರಣೆ

ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು ತನ್ನ ಜಾಲದಾದ್ಯಂತ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನಾ ರೈಲ್ವೆ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI), ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML), ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ, ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ.

ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಲು ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು 24 Wheel Impact Load Detector (WILD) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, 25 Online Monitoring of Rolling Stock (OMRS) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೂರು Integrated Track Monitoring Systems (ITMS)ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿತ್ತು.

ಸಡಿಲ ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು Machine Vision Inspection Systems (MVIS) ಅನ್ನು ಆರು ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ರಾಯ್‌ಪುರ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿಯೂ ಡ್ರೋನ್ ಆಧಾರಿತ ಥರ್ಮಲ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ರೈಲ್ವೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಮುನ್ಸೂಚನಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ IIT ಮದ್ರಾಸ್ AI ಆಧಾರಿತ ಡ್ರೋನ್ ತಪಾಸಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ದೋಷ ಪತ್ತೆ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಸಹಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದು, ರೈಲುಗಳು, ಹಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಸೇತುವೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತವೆ.

3. ಸುರಕ್ಷತೆ ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಲೆವೆಲ್ ಕ್ರಾಸಿಂಗ್ ಗೇಟ್‌ಗಳ ಇಂಟರ್‌ಲಾಕಿಂಗ್ ವಿಸ್ತರಣೆ

ರೈಲ್ವೆ ಕ್ರಾಸಿಂಗ್‌ಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುವ ಕ್ರಮದ ಭಾಗವಾಗಿ ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು ತನ್ನ ಜಾಲದಾದ್ಯಂತ ಲೆವೆಲ್ ಕ್ರಾಸಿಂಗ್ ಗೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ರೈಲ್ವೆ ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಇಂಟರ್‌ಲಾಕಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ.

ಇಂಟರ್‌ಲಾಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಲೆವೆಲ್ ಕ್ರಾಸಿಂಗ್ ಗೇಟ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ರೈಲ್ವೆ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ರೈಲು ಸಂಚಾರ ಮತ್ತು ಗೇಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಸಮನ್ವಯದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. 2026ರ ಜೂನ್ 30ರ ವೇಳೆಗೆ ಒಟ್ಟು 10,395 ಲೆವೆಲ್ ಕ್ರಾಸಿಂಗ್ ಗೇಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಇಂಟರ್‌ಲಾಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಒದಗಿಸಲಾಗಿತ್ತು.

ಕ್ರಾಸಿಂಗ್ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ರೈಲು ಸಂಚಾರಕ್ಕೆ ಸಿಗ್ನಲ್ ನೀಡುವುದನ್ನು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ಗೇಟ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ರೈಲ್ವೆ ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಮನ್ವಯದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ.

ಲೆವೆಲ್ ಕ್ರಾಸಿಂಗ್ ಇಂಟರ್‌ಲಾಕಿಂಗ್ ರಸ್ತೆ ಸಂಚಾರ ಮತ್ತು ರೈಲು ಸಂಚಾರದ ನಡುವಿನ ಸರಿಯಾದ ಸಮನ್ವಯದ ಕೊರತೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದ್ದು, ರೈಲ್ವೆ ಕ್ರಾಸಿಂಗ್‌ಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಿದೆ.

4. ನಿಲ್ದಾಣಗಳು ಮತ್ತು ಕೋಚ್‌ಗಳಲ್ಲಿ CCTV ಹಾಗೂ AI ಆಧಾರಿತ ವಿಡಿಯೊ ಕಣ್ಗಾವಲು ವಿಸ್ತರಣೆ

ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು ರೈಲ್ವೆ ನಿಲ್ದಾಣಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಕೋಚ್‌ಗಳಲ್ಲಿ CCTV ಕಣ್ಗಾವಲನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿದ್ದು, ಉತ್ತಮ ಭದ್ರತಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಆಧಾರಿತ ವಿಡಿಯೊ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿದೆ.

ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು 3,215 ನಿಲ್ದಾಣಗಳು ಮತ್ತು 13,409 ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಕೋಚ್‌ಗಳಲ್ಲಿ CCTV ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿತ್ತು. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ವಂದೇ ಭಾರತ್ ಮತ್ತು ಅಮೃತ್ ಭಾರತ್ ರೈಲುಗಳ ರೇಕ್‌ಗಳನ್ನೂ ಈ ಕಣ್ಗಾವಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ತರಲಾಗಿತ್ತು.

ನಿಲ್ದಾಣಗಳಲ್ಲಿನ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು AI ಆಧಾರಿತ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ, ಹೆಚ್ಚು ಹೊತ್ತು ನಿಲ್ಲುವುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿ ಬಿದ್ದಿರುವುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿದ್ದವು. 2023ರಿಂದ 2026ರ ಜೂನ್‌ವರೆಗೆ ಕಣ್ಗಾವಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಒಟ್ಟು 9,840 ಭದ್ರತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ರೈಲ್ವೆ ಸಚಿವಾಲಯ ತಿಳಿಸಿದೆ.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಭದ್ರತಾ ಕಣ್ಗಾವಲನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಿದ್ದು, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ರೈಲ್ವೆ ನಿಲ್ದಾಣಗಳು, ಕೋಚ್‌ಗಳು ಹಾಗೂ ರೈಲುಗಳಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ನೆರವಾಗಿದೆ.

5. AI ಆಧಾರಿತ ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಪರಿಚಯಿಸಲು DFCCIL ಜೊತೆ ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆ ಸಹಭಾಗಿತ್ವ

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೈಲು ಸುರಕ್ಷತಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ನಾಲ್ಕು Machine Vision-Based Inspection System (MVIS) ಘಟಕಗಳ ಖರೀದಿ ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಕೆಗಾಗಿ ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು Dedicated Freight Corridor Corporation of India Limited (DFCCIL) ಜೊತೆ Memorandum of Understanding (MoU)ಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡಿದೆ.

MoU ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಾಲ್ಕು MVIS ಘಟಕಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಿ, ಅಳವಡಿಸಿ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾರಂಭಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ Wayside ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಲಿಸುವ ರೈಲುಗಳ ಕೆಳಭಾಗದ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಷನ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿದು, ನೇತಾಡುತ್ತಿರುವ, ಸಡಿಲ ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.

ರೈಲ್ವೆ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕಾ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕೈಯಾರೆ ನಡೆಸುವ ತಪಾಸಣೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ನೆರವಾಗಲಿದೆ.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ರೈಲಿನ ಭಾಗಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದ್ದು, ದೋಷಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು, ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ರೈಲು ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ಕೈಯಾರೆ ನಡೆಸುವ ತಪಾಸಣೆಯ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

6. ಆನೆಗಳ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಹಳಿ ಸುರಕ್ಷತೆ ಸುಧಾರಿಸಲು AI ಆಧಾರಿತ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿಸ್ತರಣೆ

ರೈಲ್ವೆ ಹಳಿಗಳ ಸಮೀಪ ಆನೆಗಳ ಚಲನವಲನವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು Distributed Acoustic Sensing ಬಳಸುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಆಧಾರಿತ Intrusion Detection Systems (IDS) ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ.

AI ಆಧಾರಿತ IDS ಈಶಾನ್ಯ ಗಡಿ ರೈಲ್ವೆಯ 141 ಮಾರ್ಗ ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದು, ದೇಶದಾದ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚುವರಿ 981 ಮಾರ್ಗ ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಟೆಂಡರ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ.

Distributed Acoustic Sensing ಬಳಸಿ, ರೈಲು ಹಳಿಗಳ ಸಮೀಪ ಆನೆಗಳ ಚಲನವಲನ ಪತ್ತೆಯಾದಾಗ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಲೋಕೋ ಪೈಲಟ್‌ಗಳು, ಸ್ಟೇಷನ್ ಮಾಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಕೊಠಡಿಗಳಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕಾ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ನೆರವಾಗುತ್ತವೆ.

ಆನೆಗಳ ಚಲನವಲನದ ಬಗ್ಗೆ ಮುಂಚಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವನ್ಯಜೀವಿ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ವೇಗವಾಗಿ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ರೈಲು-ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಡಿಕ್ಕಿಯ ಅಪಾಯವೂ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

7. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಕ್ರದ ಆಕಾರ ಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಪರಿಚಯಿಸಿದ ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆ

Automatic Wheel Profile Measurement System (AWPMS) ಅಳವಡಿಕೆಗಾಗಿ ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು Delhi Metro Rail Corporation ಜೊತೆ Memorandum of Understanding (MoU)ಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡಿದೆ.

ರೈಲಿನ ಚಕ್ರಗಳ ಆಕಾರವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲದೆ ಅಳೆಯಲು AWPMS ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಚಕ್ರದ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಸವೆತವನ್ನು ನೈಜ-ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕೈಯಾರೆ ಮಾಪನದ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸದೆ ಚಕ್ರದ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಚಕ್ರದ ಸವೆತ ಮತ್ತು ಆಕಾರದಲ್ಲಿನ ಅಸಹಜತೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ರೈಲುಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಸಹಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

8. ರೈಲ್ವೆ ಜಾಲದಾದ್ಯಂತ AI ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂವಹನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ವಿಸ್ತರಣೆ

ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಆಧುನೀಕರಿಸಲು ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು ತನ್ನ ಜಾಲದಾದ್ಯಂತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಆಧಾರಿತ ಕಣ್ಗಾವಲು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಮಾಹಿತಿ, IP-MPLS ನೆಟ್‌ವರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸುರಂಗ ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ.

2025-26ರಲ್ಲಿ ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು 1,874 ನಿಲ್ದಾಣಗಳಲ್ಲಿ AI ಆಧಾರಿತ ವಿಡಿಯೊ ಕಣ್ಗಾವಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿದ್ದು, ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ, ಹೆಚ್ಚು ಹೊತ್ತು ನಿಲ್ಲುವುದು ಮತ್ತು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. 1,405 ನಿಲ್ದಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೈಲು ಪ್ರಕಟಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ. ಪ್ರಮುಖ ರೈಲ್ವೆ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು 1,396 ನಿಲ್ದಾಣಗಳಲ್ಲಿ IP-MPLS ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಉಧಂಪುರ-ಶ್ರೀನಗರ-ಬಾರಾಮುಲ್ಲಾ ರೈಲು ಸಂಪರ್ಕ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸುರಂಗ ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನೂ ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ನಿಲ್ದಾಣಗಳ ಕಣ್ಗಾವಲು, ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಮಾಹಿತಿ, ಸಂವಹನದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಿ, ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ರೈಲ್ವೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತವೆ.

9. ಕಡಿಮೆ ಗೋಚರತೆಯಲ್ಲಿ ರೈಲು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಸುಧಾರಿಸಲು GPS ಆಧಾರಿತ ಮಂಜು ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಾಧನಗಳ ಅಳವಡಿಕೆ

ಮಂಜು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಗೋಚರತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಲೋಕೋ ಪೈಲಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಲು ಮಧ್ಯ ರೈಲ್ವೆಯು 497 GPS ಆಧಾರಿತ Fog Safety Devices (FSDs) ಅಳವಡಿಸಿದೆ.

ಈ 497 FSDಗಳನ್ನು ಐದು ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಭೂಸಾವಳ್‌ನಲ್ಲಿ 248, ನಾಗ್ಪುರದಲ್ಲಿ 220, ಮುಂಬೈನಲ್ಲಿ 10, ಪುಣೆಯಲ್ಲಿ 10 ಮತ್ತು ಸೊಲಾಪುರದಲ್ಲಿ ಒಂಬತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. GPS ಆಧಾರಿತ ಈ ಸಾಧನಗಳು ಮುಂದಿನ ಮೂರು ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಹಾಗೂ 500 ಮೀಟರ್‌ಗಳಷ್ಟು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ.

ಮಧ್ಯ ರೈಲ್ವೆಯು ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ 500 ಸಾಧನಗಳಿಗೂ ಆದೇಶ ನೀಡಿದ್ದು, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ 120 ಮುಂಬೈಗೆ ಸೇರಿವೆ.

ಕಡಿಮೆ ಗೋಚರತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಲೋಕೋ ಪೈಲಟ್‌ಗಳ ಅರಿವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ. ಮಂಜಿನ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಂಟೆಗೆ 30-60 ಕಿ.ಮೀ. ವೇಗದಲ್ಲಿರುವ ರೈಲುಗಳು ಗಂಟೆಗೆ 75 ಕಿ.ಮೀ. ವೇಗದಲ್ಲಿ ಸಂಚರಿಸಲು ಇದು ಅವಕಾಶ ನೀಡಿದ್ದು, ರೈಲುಗಳ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಸಮಯಪಾಲನೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೆರವಾಗಿದೆ.

10. RTIS ಮೂಲಕ ISRO ಸಹಯೋಗದ ನೈಜ-ಸಮಯ ರೈಲು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವಿಸ್ತರಣೆ

ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು ಭಾರತೀಯ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆ (ISRO) ಸಹಯೋಗದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ Real-Time Train Information System (RTIS) ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದು, ರೈಲುಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನೈಜ-ಸಮಯದ ರೈಲು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಉಪಗ್ರಹ ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು 21 ವಿದ್ಯುತ್ ಲೋಕೋ ಶೆಡ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ 2,700 ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳಲ್ಲಿ RTIS ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿತ್ತು. ISROದ Satcom Hub ಬಳಸಿ 50 ಶೆಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚುವರಿ 6,000 ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳಿಗೆ ಎರಡನೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಯೋಜಿಸಲಾಗಿತ್ತು.

RTIS ಪ್ರತಿ 30 ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ರೈಲಿನ ಸ್ಥಳದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸುಮಾರು 6,500 ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ಗಳಿಂದ GPS ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು Control Office Application (COA)ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು.

ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ರೈಲಿನ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು, ರೈಲು ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು COA ಹಾಗೂ National Train Enquiry System (NTES) ಜೊತೆಗಿನ ಏಕೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.

11. ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು UAV ಆಧಾರಿತ ಕಣ್ಗಾವಲು ಪರಿಚಯಿಸಿದ ಮಧ್ಯ ರೈಲ್ವೆ

ರೈಲ್ವೆ ನಿಲ್ದಾಣಗಳು, ಹಳಿಗಳು, ಯಾರ್ಡ್‌ಗಳು, ಕಾರ್ಯಾಗಾರಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ರೈಲ್ವೆ ಆಸ್ತಿಗಳ ಕಣ್ಗಾವಲನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಲು ಮಧ್ಯ ರೈಲ್ವೆಯ ಮುಂಬೈ ವಿಭಾಗವು ಎರಡು Ninja Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)ಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದೆ.

ರೈಲ್ವೆ ರಕ್ಷಣಾ ಪಡೆ (RPF)ಯೂ ದಕ್ಷಿಣ ಪೂರ್ವ ರೈಲ್ವೆ, ಮಧ್ಯ ರೈಲ್ವೆ, Modern Coaching Factory, ರಾಯ್‌ಬರೇಲಿ ಮತ್ತು ದಕ್ಷಿಣ ಪಶ್ಚಿಮ ರೈಲ್ವೆಯಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟು ಒಂಬತ್ತು ಡ್ರೋನ್‌ಗಳನ್ನು ₹31.87 ಲಕ್ಷ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸಿತ್ತು. ಮುಂಬೈನಲ್ಲಿ ನಾಲ್ವರು RPF ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಡ್ರೋನ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ, ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ.

UAVಗಳು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ವಿಡಿಯೊ ಪ್ರಸಾರ ಮತ್ತು ವಿಫಲತೆ-ಸುರಕ್ಷಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತವೆ. ವೈಮಾನಿಕ ಕಣ್ಗಾವಲು, ಆಸ್ತಿ ತಪಾಸಣೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಇವು ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿವೆ.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಿಪತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ, ರಕ್ಷಣಾ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಪುನಃಸ್ಥಾಪನಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೂ ಸಹಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

12. ಸುಧಾರಿತ ಹಳಿ ಹಾಸಿನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ Ground Penetrating Radar ಪರಿಚಯ

ರೈಲು ಹಳಿಯ ಜಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅಡಿಪಾಯದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು Ground Penetrating Radar (GPR) ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವತ್ತ ಮುಂದಾಗಿದೆ.

Ground Penetrating Radar ದೃಶ್ಯ ಹಳಿ ಮೇಲ್ಮೈಯ ಕೆಳಗಿನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಜಲ್ಲಿ ಹಾಸು, ಜಲ್ಲಿ ಪದರ ಮತ್ತು ಇತರ ಭೂಗರ್ಭೀಯ ಲಕ್ಷಣಗಳ ಸ್ಥಿತಿಯೂ ಸೇರಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹಳಿ ಹಾಸಿನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಹಾನಿ ಮಾಡದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ಮೈಯ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆಯಿಂದ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣದ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.

GPR ಅಳವಡಿಕೆಯು ರೈಲು ಹಳಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಭೂಗರ್ಭದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತಂದಿದ್ದು, ಹದಗೆಟ್ಟ ಹಳಿ ಹಾಸಿನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಗುರಿಯಿಟ್ಟ ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.

13. ರೈಲು ಮತ್ತು ವೆಲ್ಡ್ ತಪಾಸಣೆಗೆ ಡಿಜಿಟಲ್ ಅಲ್ಟ್ರಾಸಾನಿಕ್ ದೋಷ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಪರಿಚಯ

ರೈಲು ಮತ್ತು ವೆಲ್ಡ್‌ಗಳ ತಪಾಸಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು ಡಿಜಿಟಲ್ Ultrasonic Flaw Detection ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದು, Self-Propelled Ultrasonic Rail Testing ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವತ್ತ ಮುಂದಾಗಿದೆ.

ಡಿಜಿಟಲ್ Ultrasonic Flaw Detection ಅಲ್ಟ್ರಾಸಾನಿಕ್ ತರಂಗಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆಯಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸದ ರೈಲು ಮತ್ತು ವೆಲ್ಡ್‌ಗಳ ಒಳಗಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಪಾಸಣೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತವೆ. Self-Propelled Testing ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಲ್ಟ್ರಾಸಾನಿಕ್ ರೈಲು ತಪಾಸಣೆಯನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ನಡೆಸುವ ಉದ್ದೇಶ ಹೊಂದಿದೆ.

ಅಲ್ಟ್ರಾಸಾನಿಕ್ ತಪಾಸಣೆಯು ರೈಲು ಮತ್ತು ವೆಲ್ಡ್‌ಗಳ ಒಳಗಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನೆರವಾಗಿದ್ದು, ರೈಲು ಹಳಿ ಮುರಿಯುವ ಮೊದಲು ಅಪಾಯಕಾರಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ನಿರ್ವಹಣಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

14. ಚಕ್ರ ಮತ್ತು ಬೇರಿಂಗ್ ದೋಷಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ Online Monitoring System

ರೈಲುಗಳಲ್ಲಿ ಚಕ್ರ ಮತ್ತು ಬೇರಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು Online Monitoring of Rolling Stock (OMRS) ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದೆ. ಮೊದಲ OMRS ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು 2017ರ ನವೆಂಬರ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾಣಿಪತ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಯಿತು.

2018ರ ಮಾರ್ಚ್‌ನಲ್ಲಿ ದೆಹಲಿಯಲ್ಲಿ National Command Centre ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ಉಪಕ್ರಮದ ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ 20 ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ 25 OMRS ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಗುರಿ ಹೊಂದಲಾಗಿತ್ತು.

2019ರ ಜೂನ್ ವೇಳೆಗೆ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು 33 ಸರಕು ಬೋಗಿಗಳು, ಆರು ಕೋಚ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಒಂದು ಲೋಕೋಮೋಟಿವ್‌ನಲ್ಲಿನ ಬೇರಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿತ್ತು. ಏಳು ಕೋಚ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಚಕ್ರದ ದೋಷಗಳನ್ನೂ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿತ್ತು.

OMRS ಅಳವಡಿಕೆಯಿಂದ ತಪಾಸಣೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಕೈಯಾರೆ ನಡೆಸುವ ವಿಧಾನದಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ಸ್ಥಿತಿಗತಿ ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯತ್ತ ಬದಲಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಗಂಭೀರ ಚಕ್ರ ಮತ್ತು ಬೇರಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ರೈಲುಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಹಾಗೂ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೆರವಾಗಿದೆ.

15. ಅಲ್ಟ್ರಾಸಾನಿಕ್ ಹಳಿ ಮುರಿತ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಯೋಗ

ರೈಲು ಹಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಉಂಟಾಗುವ ಮುರಿತಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯು Ultrasonic Broken Rail Detection System ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಂಡಿದೆ.

ಹಳಿ ಮುರಿತಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು. ಸಾಮಾನ್ಯ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆಗೆ ಬದಲಾಗಿ, ಹಳಿಯ ನಿರಂತರತೆಯಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಯಗಳನ್ನು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ರೈಲು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಹಳಿ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ರೈಲ್ವೆ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಇದು ನೆರವಾಗಬಹುದು.

ಹಳಿ ಮುರಿತಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದರಿಂದ ರೈಲು ಹಳಿ ತಪ್ಪುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಮತ್ತು ರೈಲ್ವೆ ಹಳಿ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯವಾಗಬಹುದು.

2016ರಿಂದ 2026ರವರೆಗೆ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ಈ 15 ಉಪಕ್ರಮಗಳು ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೈಲು ರಕ್ಷಣೆ, ಹಳಿ ತಪಾಸಣೆ, ರೈಲಿನ ವಿವಿಧ ಭಾಗಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ರೈಲು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಮಂಜಿನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ, ಲೆವೆಲ್ ಕ್ರಾಸಿಂಗ್ ಸುರಕ್ಷತೆ, CCTV ಕಣ್ಗಾವಲು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ, ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು, ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಆಧಾರಿತ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ ಸೇರಿವೆ.

ಈ ಪ್ರಗತಿಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ತಪಾಸಣೆಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದ್ದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳತ್ತ ನಡೆದಿರುವ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನೂ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಟ್ರಾಸಾನಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು Ground Penetrating Radar ರೈಲ್ವೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿದರೆ, OMRS ಮತ್ತು Automatic Wheel Profile Measurement ಚಕ್ರ ಮತ್ತು ಬೇರಿಂಗ್‌ಗಳ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ. RTIS ಉಪಗ್ರಹ ಸಂಪರ್ಕದ ಮೂಲಕ ನೈಜ-ಸಮಯದ ರೈಲು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದೆ ಮತ್ತು GPS ಆಧಾರಿತ Fog Safety Devices ಕಡಿಮೆ ಗೋಚರತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಇತ್ತೀಚಿನ ಉಪಕ್ರಮಗಳು ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿವೆ. AI ಆಧಾರಿತ ಕಣ್ಗಾವಲು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೈಲು ತಪಾಸಣೆ, ಡ್ರೋನ್ ಆಧಾರಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು Distributed Acoustic Sensing ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮುಂಚಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿವೆ.

ಈ ವಿಶಾಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಸ್ತರಣೆಯಲ್ಲಿ KAVACH 4.0 ಮತ್ತೊಂದು ಮಹತ್ವದ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಿದೆ. 2026ರ ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಲ್ಕಾಜ್‌ಗಿರಿ ಮತ್ತು ಕಾಮಾರೆಡ್ಡಿ ನಡುವಿನ 108 ಮಾರ್ಗ ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇದರ ಕಾರ್ಯಾರಂಭವು ಸುಧಾರಿತ ರೈಲು ಸ್ಥಳ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆ, ಸುಧಾರಿತ ಸಿಗ್ನಲ್ ಮಾಹಿತಿ, Optical Fibre Cable ಆಧಾರಿತ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಇಂಟರ್‌ಲಾಕಿಂಗ್ ಏಕೀಕರಣ ಹೊಂದಿರುವ ಸುಧಾರಿತ ದೇಶೀಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೈಲು ರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದೆ.

ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿರುವ ಸುರಕ್ಷತಾ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳು ಈ ದಶಕದ ಮತ್ತೊಂದು ಆಯಾಮವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಪಘಾತಗಳು, ವಾರ್ಷಿಕ ಅಪಘಾತಗಳು, ಪ್ರತಿ ಒಂದು ಮಿಲಿಯನ್ ರೈಲು ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಅಪಘಾತಗಳು, ರೈಲು ಹಳಿ ಮುರಿತಗಳು ಮತ್ತು ವೆಲ್ಡ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿರುವ ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಇಳಿಕೆಯಾಗಿವೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, Fog Safety Devices‌ಗಳ ಅಳವಡಿಕೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದ್ದು, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ರೈಲ್ವೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಇದು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ.

ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಈ 15 ಉಪಕ್ರಮಗಳು ಭಾರತೀಯ ರೈಲ್ವೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪತ್ತೆ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಾಹಿತಿ, ಮುನ್ಸೂಚನಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತವೆ. 2016ರ ಹಳಿ ಮುರಿತ ಪತ್ತೆ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಂದ 2026ರ AI ಆಧಾರಿತ ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು KAVACH 4.0ರವರೆಗೆ, ರೈಲ್ವೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹಳಿಗಳು, ರೈಲುಗಳು, ನಿಲ್ದಾಣಗಳು, ಕ್ರಾಸಿಂಗ್‌ಗಳು, ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ರೈಲ್ವೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳವರೆಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ.

ವಿಕ್ರಮ ಓದುಗರ ವಾಟ್ಸಪ್ ಬಳಗಕ್ಕೆ ಸೇರಲು ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮೊಬೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೇವ್ ಮಾಡಿಕೊಂಡು ನಮಗೊಂದು ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸಿ. ಮೊಬೈಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ: 98800 21122