ИИ на страже качества дорог
Учёные Донского государственного технического университета (ДГТУ) в Ростове-на-Дону разрабатывают инновационный алгоритм на основе искусственного интеллекта. Он поможет оценивать состояние дорог и формировать оптимальные графики их ремонта – без лишних затрат и с максимальной эффективностью.
Специалисты ДГТУ работают над алгоритмом, который будет автоматически анализировать данные многолетней диагностики дорожного полотна, прогнозировать изменение его состояния и формировать приоритеты ремонта. Ключевая идея – отказаться от фиксированных сроков обслуживания (например, раз в 12–24 года) в пользу ремонта по фактическому состоянию дороги.
Это решение способно кардинально изменить подход к управлению дорожной инфраструктурой. Гражданам это даст улучшение качества дорог, более быстрый ремонт проблемных участков и повышение безопасности движения. Для государства это будет означать более эффективное расходование бюджетных средств и переход к цифровому управлению жизненным циклом инфраструктуры. Кроме того, разработка укрепляет позиции России в сфере отечественных ИИ-решений для транспортной отрасли.
Где пригодится новый алгоритм
В перспективе технология может стать частью масштабной цифровизации транспортной инфраструктуры России. Алгоритм легко интегрировать в региональные системы управления дорожным хозяйством: он будет формировать динамические планы ремонта и прогнозировать износ покрытия, используя данные мобильных лабораторий, камер, датчиков и диагностических комплексов.
Применение возможно на федеральных трассах, региональных дорогах и в городских сетях – везде, где требуется точное и оперативное управление состоянием инфраструктуры.
У разработки есть и экспортный потенциал. Подобные системы востребованы в странах СНГ и государствах с развивающейся транспортной инфраструктурой. Они также вписываются в концепцию Smart City: российские решения могут стать частью международных проектов по цифровому управлению транспортом и городской средой.
Путь к умным дорогам
Разработка ДГТУ – не единичный эксперимент, а часть глобального тренда на внедрение ИИ в управление транспортной инфраструктурой. За последние годы в России и мире появилось немало схожих инициатив.
В 2023 году в Москве начали использовать нейросети для автоматического обнаружения дефектов дорожного покрытия: ям, повреждений бордюров и разметки. Данные собирают мобильные комплексы мониторинга, а ИИ анализирует их и выявляет проблемные участки.
С 2021 по 2024 год российские научные проекты активно исследовали применение машинного обучения для прогнозирования транспортных потоков и состояния дорог. Параллельно за рубежом развивались технологии компьютерного зрения: нейросети научились находить трещины и повреждения на изображениях дорожного полотна.
Эти примеры показывают, что ростовская разработка опирается на накопленный опыт и отвечает актуальным запросам отрасли.
Дороги будущего
Алгоритм, создаваемый в ДГТУ, – яркий пример цифровизации дорожной отрасли. Переход к нейросетевомууправлению инфраструктурой на основе данных, собранных гаджетами, позволит снизить расходы на ремонт и повысить эффективность бюджетных инвестиций. В перспективе технология может стать частью единой системы мониторинга транспортной инфраструктуры России, интегрированной с решениями «умного города».
В ближайшие 3-5 лет подобные системы начнут масштабироваться: от пилотных проектов в отдельных регионах – к федеральным платформам цифрового управления дорогами. Если разработка докажет свою эффективность, она выйдет и на международный рынок как программная платформа для анализа состояния инфраструктуры. Так ростовский ИИ может проложить путь к умным и безопасным дорогам не только в России, но и за её пределами.
