基於現今人工智慧（AI）逐漸落地普及，Amazon Web Services（AWS）日前也宣布，將與日本鐵路公司龍頭東海旅客鐵道株式會社（Central Japan Railway Company，JR東海）合作，利用AWS生成式AI、機器學習（ML）和物聯網（IoT）技術，優化山梨磁浮線的軌道維護等營運，於全球最快速的列車上為乘客提供高品質的乘車體驗。

因超導磁浮列車的加減速是透過調節線圈中的電流大小和頻率來控制，如何持續且即時地監控這些為線圈供電的電子設備，對於超導磁浮列車的運行非常重要。

其中JR東海每年為東海道新幹線超過1.7億位乘客提供高速鐵路服務需求，即將推出下世代的超導磁浮列車（SC Maglev），即利用磁力漂浮並推進的超高速列車，將行駛速度提高為新幹線2倍。目前正在山梨磁浮線進行試營運階段，預計最高時速可達500公里，將縮短一半的旅行時間。

包含現正建設的中央新幹線，即可利用此超導磁浮系統，將東京到名古屋的行駛時間從縮短86分鐘至40分鐘、東京到大阪時間從134分鐘縮短至67分鐘；中央新幹線還可作為東海道新幹線的備用路線，在地震等緊急情況時形成雙線高速鐵路。

JR東海資深執行董事暨中央新幹線推動部、磁浮系統開發部部長寺井元昭（Motoaki Terai）表示：「透過在山梨磁浮線使用AWS技術加速各種創新，我們將實現高速鐵路營運的未來願景。下世代超導磁浮列車將徹底改變東京、名古屋及大阪之間的交通方式，更將透過資料驅動的營運方式，為效率與安全樹立新的全球標竿。」

同時透過在AWS上打造關鍵的IT基礎設施工作負載，並運用AWS的物聯網、機器學習，讓山梨磁浮線能收集來自電力線路和電子軌道檢測車的鐵路設施監測資料，一旦偵測到可能發生故障的跡象，就預先採取修正措施。這使得JR東海能預測停電和設備故障，並優化鐵路維護人員的部署。

包括JR東海使用Amazon SageMaker建立機器學習模型，以辨別電力傳輸設備的異常情況；另由鐵路運營人員，使用雲端原生的商業智慧服務Amazon QuickSight將資料視覺化，藉此識別機器異常、進行預防性維護，以防止停電和服務中斷的發生。

未來，山梨磁浮線計畫將導入能輕鬆以基礎模型建構和擴展生成式AI應用的平台Amazon Bedrock，並根據設備說明書和維護記錄，提供員工行動建議，加速邁向資料驅動的營運，以提高效率並降低維護成本。

AWS亞太與日本副總裁暨總經理Jaime Valles表示：「日本領先全球的交通運輸產業正運用雲端技術，使高速鐵路更安全、高效、舒適。JR東海則可藉AWS服務獲得所需的韌性和創新能力，以打造全球最快、最先進的列車服務。此外，經由JR東海發揮生成式AI、機器學習及資料的力量，還可達到無與倫比的效率，期待雙方能一起突破列車服務的可能性。」

值得一提的是，為了提升公司成員的雲端技能，JR東海的磁浮系統開發部還與AWS合作，提供員工雲端技能實作訓練。2023年已透過AWS雲端專業服務的機器學習人才培育計劃（AWS Professional Services ML Talent Development Support Program）培訓機械工程師，使他們能夠建造和優化機器學習模型，以辨別電力傳輸設備的異常情況。