Sposob, s pomosch'ü kotorogo towary, lüdi ili uslugi perewozqtsq iz odnogo mesta w drugoe, nazywaetsq widom transporta. Zheleznodorozhnyj tranzit wydelqetsq sredi razlichnyh widow transporta swoej dostupnost'ü i nadezhnost'ü. Tem ne menee wazhno pomnit', chto prichinoj mnogih zheleznodorozhnyh awarij qwlqütsq defekty w samih zheleznodorozhnyh liniqh. Po srawneniü s tradicionnymi metodami kontrolq, poisk takih defektow mozhet okazat'sq slozhnoj i trudoemkoj zadachej. Nowatorskoe issledowanie, poswqschennoe ätoj probleme, predlagaet ispol'zowat' model' na osnowe iskusstwennogo intellekta (II), special'no razrabotannuü dlq poiska defektow w zheleznodorozhnyh rel'sah. Algoritm byl obuchen raspoznawat' neskol'ko widow defektow rel'sow na osnowe nabora dannyh, wklüchaüschego kak defektnye, tak i ne defektnye fotografii zheleznodorozhnyh putej. Populqrnaq biblioteka TensorFlow, izwestnaq swoimi shirokimi wozmozhnostqmi po sozdaniü i obucheniü modelej mashinnogo obucheniq, byla ispol'zowana dlq sozdaniq sworachiwaemyh nejronnyh setej, kotorye qwlqütsq klüchewym komponentom predlagaemogo podhoda.