Новости

Сегодня искусственный интеллект (ИИ) входит во все сферы жизни. Транспортный комплекс не стал исключением – внедряются интеллектуальные транспортные системы, ИИ используются для организации комфортных, бесперебойных и безопасных перевозок. Различные сценарии использования ИИ на транспорте обсудили участники сессии «Искусственный интеллект на транспорте: на пути к отраслевой стратегии», организованной Ассоциацией «Цифровой транспорт и логистика» при поддержке Минтранса России, прошедшей в рамках форума Kazan Digital.

Как и любая сквозная технология, использование искусственного интеллекта на транспорте крайне разнообразно. Но, несмотря на широкий спектр использования, во всех применениях можно найти общее. Во-первых, по прошествии времени, с наработкой данных и постоянном обучении, алгоритмы становятся лучше. А во-вторых, благодаря использованию ИИ в каждом случае заметно улучшается конкретный показатель – будь то скорость работы системы, ее точность, улучшается безопасность.

Заместитель министра транспорта Российской Федерации Дмитрий Баканов сделал акцент на технологиях искусственного интеллекта, уже применяемых в транспортной отрасли: беспилотных автомобилях как легковых, так и грузовых, системе психофизического контроля состояния водителя. Также Дмитрий Баканов рассказал о безбарьерной системе взимания платы: «На автомобильной дороге М-12 «Восток» применена самая современная система взимания платы по технологии «Свободный поток», в основе который лежит компьютерное зрение. Сначала ее обкатывали на ЦКАД, где она прошла обучение на более сотни тысяч кадров и уже миллионах транзакций. Как следствие – более точное распознавание движущихся объектов, меньший процент ошибок. Главный результат – «Свободный поток» позволяет в 25 раз быстрее обеспечивать пропускную способность на автомобильной дороге».

«Одна из задач, которая сейчас остро стоит перед отраслью – необходимость консолидации накопленного опыта в области использования искусственного интеллекта, создания отраслевой экосистемы для обмена знаниями и компетенциями. Это, помимо прочего, поможет решить и проблему недостатка размеченных и верифицированных данных. Все это важно, как для государства, так и для рынка», – подчеркнул директор Центра стратегического анализа ФГУП «ЗащитаИнфоТранс» Петр Метелкин.

Начальник Департамента информатизации РЖД Кирилл Семион отметил, что в компании концепция применения ИИ была разработана, чтобы определить подходы по реализации проектов. «Мы прежде всего исходим из того, каким образом наиболее эффективно применять те или иные технологии, и искусственный интеллект тут не исключение. В настоящий момент у нас в разной степени реализации – от практического применения до стадии пилотирования и исследования – находятся больше 50 различных инициатив, задач и проектов, для решения которых применяют ИИ-технологии. Это компьютерное зрение, обработка естественного языка, анализ структурирование данных», – сказал представитель компании.

Директор по стратегии и развитию АО «Евросиб» Игорь Белов рассказал о проектах компании, где используются технологии машинного обучения. В частности, презентовал «Рабочее место логиста». Решение предназначено для оперативного планирования и распределения парка вагонов под заявки клиентов. «Мы учитываем порядка 65 различных параметров, в результате моделируем схему движения буквально каждого вагона: можем на 5 погрузок вперед прогнозировать, где и как он будет грузиться и как возвращаться. Это в том числе позволяет нам уменьшить порожний пробег», - отметил Белов.

Заместитель директора НИЦ «АЭРОСКРИПТ» Андрей Яблоков поделился перспективами применения ИИ-технологий в сфере беспилотных авиационных систем. Он отметил, что одним из наиболее перспективных направлений является создание технологий предупреждения конфликтов в воздухе. «В настоящее время мы занимаемся оценкой рисков для операций БАС, и здесь мы видим развитие применения ИИ в обработке больших массивов полетных данных, выявлении зависимостей между различными наборами данных. В долгосрочной перспективе мы можем ожидать, что ИИ станет решением для обработки потоков данных в реальном времени и позволит управлять рисками в реальном времени», – подчеркнул эксперт.