Дорожный цифровой разум: Как нейросеть продлит жизнь ростовским дорогам, рассказал профессор
Как ИИ поможет не доводить ростовские дороги до плачевного состояния, рассказал ученый.
Фото: Алексей БУЛАТОВ. Перейти в Фотобанк КП
В Ростове-на-Дону может появиться уникальная система, которая не просто фиксирует выбоины на асфальте, а предсказывает их появление за несколько лет.
Как искусственный интеллект научат заботиться о дорожном покрытии, «КП – Ростов-на-Дону», рассказал доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Автомобильные дороги» ДГТУ Артем Тиратурян.
ПРОГНОЗ НА ГОДЫ ВПЕРЕД
Представьте: вы едете по проспекту Нагибина, а ваш навигатор не просто показывает пробки, но и знает, что именно здесь, через два года потребуется не ямочный ремонт, а полноценная замена асфальта. Это не сценарий фантастического фильма, а вполне реальная научная задача, над которой работают умы донской столицы.
Высокие технологии должны облегчить работу дорожников.
Фото: Владимир ВЕЛЕНГУРИН. Перейти в Фотобанк КП
В последние годы дорожные службы и ученые накопили массу информации о состоянии дорог. Но данные, как известно, любят не только счет, но и грамотный анализ. Именно здесь в игру вступает искусственный интеллект.
— Если эти данные обобщить, то вполне можно реализовать систему на основе искусственного интеллекта, которая бы не только распознавала дефекты, но и прогнозировала, как они будут развиваться в процессе эксплуатации. А самое главное — разрабатывать стратегии, как поддерживать дороги в нормативе, — поясняет ученый.
Проще говоря, «цифровой мозг» будет анализировать прошлое и настоящее дороги, чтобы заглянуть в ее будущее.
ПРЕДСКАЗЫВАЕТ СУДЬБУ АСФАЛЬТА
Конечно, с точностью до метра система вряд ли скажет: «Варфоломеева, 23 августа 2027 года, 14:30 — образуется яма». Но глобальный прогноз ей вполне по силам.
Если с конкретной автомобильной дороги каждый год снимали данные по продольной ровности или фактической прочности, то можно спрогнозировать значение, которое приобретет дорога через несколько лет.
Это меняет правила игры. Вместо того, чтобы латать дыры по факту их появления, город сможет планировать ремонты заранее. Система сама подскажет, где достаточно простого ямочного ремонта, а где уже пора на «капиталку».
ПОЧЕМУ ИИ, А НЕ ЛЮДИ
Казалось бы, дорожники и раньше считали сроки службы покрытия. Но раньше расчеты были, по сути, теоретическими, с кучей поправочных коэффициентов, которые не всегда отражали реальную жизнь с ее перепадами температур, ливнями и многотонными фурами.
ИИ способен заранее просчитать, где и через какое время потребуется капремонт полотна.
Фото: Валерий ЗВОНАРЕВ. Перейти в Фотобанк КП
Искусственный интеллект позволяет напрямую взять экспериментальные данные, обучить на этой выборке модель, и дальше она будет осуществлять прогноз не по теоретическим уравнениям, а по факту. В этом плане он незаменим.
ГДЕ-ТО ЕЩЕ ТАК УМЕЮТ?
Когда речь заходит о высоких технологиях, невольно думаешь про Китай. Там, говорят, умные светофоры и камеры следят за каждым автомобилем. Но, как выяснилось, ростовская разработка не пытается слепо копировать зарубежный опыт. У нее есть свои козыри — уникальная база местных натурных исследований.
- Я был в Китае, и многое из того, что есть там, реализуется и в наших городах, — рассказал Артем Тиратурян. — Но системы подобного рода есть во всем мире, над этим активно работают. Вопрос в реализации. В Ростовской области есть свой уникальный опыт и экспериментальные наработки, которые можно интегрировать.
По задумке ученых, новый алгоритм со временем станет частью интеллектуальной транспортной системы (ИТС), чтобы и следить за здоровьем дорожного полотна, и помогать водителям экономить время.
КОГДА «УМНАЯ» СИСТЕМА ПОЯВИТСЯ НА ДОРОГАХ
— Для любой научной работы внедрение занимает 2-3 года, — признает профессор. — Но я думаю, что в течение 5-6 лет мы вполне можем добиться очень хороших результатов. Тем более, экспериментальные данные у нас есть.
Так что, возможно, уже через несколько лет ростовские дороги перестанут быть источником вечных шуток и станут предметом гордости, за состоянием которых следит неусыпное цифровое око.
Эфир на 89,8 FM слушайте здесь (перейти)
Подпишись на нас в MAX и Telegram
Предыдущие наблюдения за износом дорог пригодятся в моделировании их будущего состояния.
Фото: Юлия ПЫХАЛОВА. Перейти в Фотобанк КП
Читайте также