ユーロスターの乗客は、火曜日に英仏海峡トンネルで発生した停電により広範囲な混乱が生じ、一部の旅行者が列車内で一夜を明かす事態となり、水曜日も2日連続で遅延に見舞われた。大晦日の祝賀に間に合うように目的地に到着しようとした数千人が、旅行の混乱を経験した。

一部の乗客は、6時間以上列車に閉じ込められたと報告している。パリ行きの19時01分発の列車に乗っていた男性は、BBCに対し、GMT午前3時の時点でまだトンネルの入り口にいると語った。彼は、スタッフが「パリに行く可能性50％、ロンドンに戻る可能性50％」と示唆したと報告した。27歳のパリジャンは、「私の新年の計画は、今やトンネルのオペレーターの手に委ねられていると思います」と付け加えた。

ユーロスターは、水曜日にすべてのサービスを運行する意向を表明したが、遅延やキャンセルは依然として起こりうるとして注意を促した。ロンドン発パリ行きのGMT午前6時発の便はキャンセルされた。

今回の混乱は、英仏海峡トンネル内の架線電力供給の問題に起因し、さらに故障したル・シャトル列車がすべてのルートを塞いだことで悪化した。EPAのクレア・キーナンは、旅行者への広範囲な影響を報告した。

この事件は、複雑な輸送システムが予期せぬ技術的な故障に対して脆弱であることを浮き彫りにしている。AIの応用が進んでいる予測保全は、将来的にこのような混乱を軽減する可能性がある。列車やインフラからのセンサーデータを分析することで、AIアルゴリズムは潜在的な故障を示すパターンを特定し、予防的な修理を可能にし、ダウンタイムを最小限に抑えることができる。

輸送におけるAIの応用は、メンテナンスにとどまらない。AI搭載システムは、列車の運行スケジュールを最適化し、交通の流れを管理し、セキュリティを強化するために開発されている。しかし、AIの統合は、雇用の喪失、データプライバシー、アルゴリズムの偏りといった重要な社会問題も提起する。

AI主導の予測保全における最近の進展には、列車の車軸からの振動データを分析し、ベアリングの欠陥を早期に検出するための深層学習モデルの使用が含まれる。さらに、AIは鉄道ネットワークのエネルギー消費を最適化し、運用コストと環境への影響を削減するために使用されている。

水曜日の朝の時点で、ユーロスターは通常の運行を回復するために取り組んでいたが、乗客は旅行前に最新情報を確認するように助言された。同社は、引き起こされた不便さを認め、旅行計画の混乱について謝罪した。