Группа исследователей из Иллинойского университета в Урбане-Шампейне и Чжэцзянского университета применила сверточные нейронные сети на графах для прогнозирования опозданий поездов на одном из участков британской железнодорожной сети. Основной задачей, которую решали исследователи, было прогнозирование так называемых каскадных задержек — когда задержка одного поезда приводит к задержкам нескольких других поездов, которые могут следовать по разным маршрутам на том же участке сети. При этом имеющиеся данные показывают только полное время движения поезда от станции к станции, но не место, где он задержался по дороге. Исследователям пришлось разработать способ приближенного определения участка маршрута, на котором произошла задержка. В итоге сверточная нейронная сеть на пространственно-временном графе смогла предсказывать опоздания с упреждением в час. Этот результат лучше, чем результаты других статистических моделей.

К сожалению, как и во многих других случаях применения методов искусственного интеллекта, модель только предсказывает конечный результат — задержку, но не позволяет понять, почему или где задержался поезд. В дальнейшем исследователи намерены попытаться увеличить объясняющую силу модели.