Петербург представляет транспортную платформу будущего
В Санкт-Петербурге ученые политехнического университета создали революционную комплексную ИИ-платформу «Поланис» для управления транспортом.
Гибридный интеллект на службе городского транспорта
Лаборатория «Промышленные системы потоковой обработки данных» Санкт-Петербургского политехнического университета имени Петра Великого представила прототип универсальной цифровой платформы «Поланис».
Ключевая особенность разработки заключается в использовании имитационно-обоснованных нейронных сетей — подходе, аналогичном физически-информированным нейронным сетям PINN. Это означает, что логика поведения платформы задана имитационной моделью, не позволяющей системе предлагать нереалистичные сценарии управления.
Платформа включает модули оптимизации имитационных моделей транспортных систем с применением технологий искусственного интеллекта и генерации обучающих выборок для машинного обучения. Система способна проводить глубокий анализ больших данных транспортных систем, оптимизировать транспортные потоки и обеспечивать поддержку принятия решений по развитию дорожной инфраструктуры, включая сложные климатические условия.
Нейросетевой компонент позволяет выявлять статистически важные закономерности в массивах данных и предсказывать транспортную обстановку с постоянным самообучением. Заявленная точность позиционирования системы - до 5 сантиметров, вероятность детектирования - до 95%.
Значимость проекта выходит за рамки академического исследования. Это первая российская разработка, системно интегрирующая физические законы движения с возможностями машинного обучения для управления городским транспортом. В отличие от зарубежных аналогов, использующих преимущественно статистические методы, «Поланис» сочетает детерминированные модели с ИИ-аналитикой, обеспечивая надежность решений в нестандартных ситуациях.
На пути к федеральному тиражированию
Масштабируемость платформы «Поланис» открывает широкие перспективы интеграции с действующими интеллектуальными транспортными системами российских мегаполисов. В Санкт-Петербурге уже создана технологическая база для внедрения: около 90% светофорных объектов работают с применением искусственного интеллекта, что существенно упрощает интеграцию новых аналитических модулей.
Город активно развивает цифровую транспортную инфраструктуру с 250 умными трамваями, оснащенными системой активной помощи водителю, а также тестирует беспилотные вагоны.
Проект органично вписывается в федеральную программу развития интеллектуальных транспортных систем (ИТС) в рамках национального проекта «Безопасные качественные дороги». В 2024 году ИТС внедряются в 62 городских агломерациях 56 субъектов страны с финансированием свыше 3,15 миллиарда рублей. Экспортный же потенциал российской разработки связан с растущим глобальным спросом на решения для управления транспортом в условиях урбанизации.
Перспективы региональной экспансии
Российский опыт создания интеллектуальных транспортных систем демонстрирует поступательное развитие от столичных мегапроектов к региональному тиражированию. Москва располагает сложнейшей ИТС, объединяющей более 60 тысяч светофоров, свыше 3,8 тысячи камер видеофиксации и более 3,9 тысячи датчиков движения. Столичная система включает автоматизированную систему управления дорожным движением, динамическую транспортную модель и комплексную схему организации дорожного движения.
Международная практика подтверждает актуальность российского подхода к цифровым двойникам городов. Сингапур с 2014 года развивает Virtual Singapore — первый полномасштабный цифровой двойник города-государства с доступом для научных организаций. Дубай внедряет систему управления дорожным движением на основе технологии цифрового двойника. Китай принял национальный стандарт цифровых двойников городов, объединяющий IoT-датчики, большие данные и искусственный интеллект для оптимизации градостроительного планирования и управления транспортными потоками.
Характерной особенностью российских проектов является централизованная архитектура с интеграцией в государственные информационные системы. В России разрабатываются цифровые двойники для Калуги, Тюмени, Кемерово, Казани и Екатеринбурга. Москва и Санкт-Петербург уже используют нейросети для разработки цифровых двойников городов, помогающих анализировать влияние внешних факторов на различные городские системы.
Перспективы цифровой революции
Петербургская разработка открывает новую эру в развитии российских технологий умного города. В краткосрочной перспективе до 2027 года ожидается запуск пилотных проектов в кластерах улично-дорожной сети Санкт-Петербурга с использованием инфраструктуры центра дорожных исследований Политеха. Ключевыми показателями эффективности станут прирост средних скоростей движения, снижение количества дорожно-транспортных происшествий и устойчивость к смене погодных условий.
Среднесрочные планы до 2030 года предполагают тиражирование технологии в российские регионы с одновременным развитием отраслевых применений в логистике, ЖКХ и индустриальных парках. Важной особенностью проекта является его кросс-отраслевой потенциал: помимо транспорта платформа тестируется для решения задач в энергетике, нефтегазовой отрасли, биомедицине и сейсморазведке. Результаты исследований будут использованы при разработке национальных стандартов в сфере искусственного интеллекта.
Долгосрочная перспектива связана с превращением российских городов в образцовые примеры применения гибридного искусственного интеллекта для управления городскими процессами. Успешная реализация петербургского проекта создаст основу для экспорта отечественных решений цифрового градоуправления и укрепит позиции России на глобальном рынке технологий умных городов. Для граждан это означает сокращение времени в пути, снижение экологической нагрузки от транспорта и повышение общей эффективности городской инфраструктуры. Для российской технологической отрасли «Поланис» представляет переход от догоняющего развития к созданию собственных стандартов в области ИИ-управления городскими системами.
