| 創科願望 |
人工智能模型分析因應颱風停駛列車安排時間
(編號: W-0520) |
| 已配對創科方案 |
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| 試驗項目 |
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| 摘要及挑戰 |
- 這個項目旨在利用香港天文台提供的開放數據（線上和歷史數據）、港鐵有限公司（MTR）和/或其它可提供的數據，通過採用人工智能模型開發一個試驗系統，用於估算在懸掛颱風信號T9時，MTR公司鐵路網絡（MTR網絡）列車營運的最大允許時間。風速是颱風情況下影響列車營運的關鍵因素之一。
- 項目挑戰：
- 有限的線上和歷史數據：香港天文台、港鐵有限公司（MTRCL）和由其它資訊源所獲取的線上和歷史天氣數據是有限的，尤其是有關於特殊天氣的情況，如颱風T9信號或更高級別的颱風。挑戰在於確保可用的數據足夠代表性，足以訓練一個可靠的人工智能估算模型/方案。
- 資料品質和完整性：線上資料和歷史資料的品質和完整性可能會帶來挑戰。 不完整的數據會影響人工智能估算模型的效能和準確性。 確保資料完整性並解決任何資料差距或不一致問題至關重要。
- 綜合相關因素：雖然風速是影響颱風條件下列車營運的關鍵因素之一，但可能還有其他因素也扮演重要角色。 識別這些額外因素並將其納入人工智能估算模型可能具有挑戰性，特別是在數據有限的情況下。
- 模型複雜度和解釋性：開發一個能夠最佳估計風速與列車最大允許營運時間之間關係的人工智能估算模型/方案可能很複雜。在模型複雜度和解釋性之間取得平衡非常重要，以確保預測結果易於理解並可執行。
- 驗證和評估：使用有限數據評估人工智能估算模型/方案的準確性和可靠性是一個挑戰。需要建立健全的驗證和評估過程，以確保模型表現良好並達到所需的標準。
- 備註：方案供應商須於截止日期或之前向機電工程署提供創科方案。內容應包括初步設計方案與方法論、數據模型、性能指標、驗證和測試計劃和預算成本。機電工程署可能會邀請方案供應商進行簡介。
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| 預期成果 |
- 通過這個項目開發的人工智能估算模型/方案能夠相當準確地估算列車的最大允許營運時間。這將幫助港鐵有限公司作出有依據的決策，在颱風期間採取適當的行動，確保安全列車營運。
- 由於該項目鼓勵供應商有創造性地思考並提出創新方法來補充有限的數據，因此項目的結果可能包括評估和識別能夠提高人工智能模型準確性和可靠性的新技術或方法。
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| 預計試驗期限 |
12個月
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| 聯絡資料 |
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| 創建日期 |
2023-12-04
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| 截止日期 |
2024-01-02
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| 提議創科方案 |
已截止
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