USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE STUDY OF THE CAUSES OF FREIGHT WAGON DERAILMENT FROM RAILWAY TRACK
DOI:
https://doi.org/10.32782/forensic.science.2026.3.4Keywords:
traffic safety, rolling stock derailment, freight wagons, railway track, running gear, forensic engineering expertiseAbstract
The article addresses current challenges in determining the causes of freight wagon derailments under conditions of an increasing number of railway transport accidents. The main types of rolling stock derailments, the statistical distribution of such cases by causes, as well as typical technical preconditions associated with the unsatisfactory condition of wagon running gear and railway track are analyzed. It is established that a significant proportion of derailment cases are caused not by a single defect but by a combination of interrelated factors that, under specific operating conditions, form a critical set of circumstances. It is substantiated that traditional approaches to expert investigation of such accidents require improvement due to high labor intensity, difficulties in verifying initial data, the presence of latent causes, and the need to analyze a large number of parameters characterizing the dynamic interaction between rolling stock and railway track. The possibilities of artificial intelligence technologies are proposed as a promising tool for supporting expert investigations. The main directions of their application are identified, including automated processing of investigation materials, detection of hidden patterns in datasets provided for analysis, classification of derailment causes, prediction of risk conditions, support for the development of mathematical and computer models of motion dynamics, and generation of scenarios representing the most unfavorable combinations of factors. Particular attention is paid to the use of intelligent algorithms for identifying critical states of technical parameters at which the probability of loss of running stability and derailment significantly increases. It is emphasized that the use of artificial intelligence does not replace the expert but enhances the objectivity, speed, and completeness of the investigation, thereby creating prerequisites for more accurate determination of the causes of railway transport accidents.
References
1. Кузишин А. Я. Дослідження впливу різниці діаметрів коліс колісної пари вагона на його схід методом квазідинаміки. Криміналістика и судова експертиза : міжвідомчий науково-методичний збірник. Київ, 2019. Вип. 64. С. 608–614.
2. Батіг А.В. Дослідження показників стійкості руху рухомого складу залізниць країн Європейського Союзу. Криміналістика и судова експертиза : міжвідомчий науково-методичний збірник. Київ, 2019. Вип. 64. С. 580–588.
3. Батіг А. В., Кузишин А. Я. Основні труднощі, які виникають при дослідженні технічного стану рухомого складу у випадку настання залізнично-транспортних пригод. Актуальні питання судової експертології, криміналістики та кримінального процесу : мат. міжн. наук.-практ. конф. (м. Київ, 5.11.2019 р.) / заг. ред. О. Г. Рувіна, Н. В. Нестор. Київ : КНДІСЕ МЮУ, 2019. С. 49.
4. Batig A., Kuzyshyn A., Sobolevska J., Milyanych A., and Hrytsyshyn P. Ways to improve the mathematical model of a freight car for the execution of forensic railway-transport expertises. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 985, 15th International Scientific and Technical Conference «Problems of the railway transport mechanics» (PRTM 2020) 27-29 May 2020, Dnipro, Ukraine. DOI: 10.1088/1757-899X/985/1/012008.
5. Батіг А. В. Перспективи у об’єднанні експертного та штучного інтелекту при виконанні залізнично-транспортних експертиз. Судово-експертна діяльність: проблеми, стратегії та інновації : мат-ли міжнар. наук.-практ. конф. (Львів, Кишинів, Київ, Одеса, 28.11.2024). 2024. С. 74–76.
6. Кузін М., Батіг А., Джус О., Грицишин П. До питання автоматизації розрахункових обчислень при виконанні судових експертних досліджень. Вплив інновацій на розвиток судової експертизи: від традиційних методів до цифрової трансформації : мат-ли Всеукр. наук.-практ. конф. (Львів, 26.04.2024). Львів, 2024.
7. Батіг А. В. Застосування методів машинного навчання в задачах судової залізнично-транспортної експертизи. Вплив інновацій на розвиток судової експертизи: від традиційних методів до цифрової трансформації : мат-ли Всеукр. наук.-практ. конф. (Львів, 26.04.2024). Львів, 2024.
