Использование искусственного интеллекта (ИИ) способно трансформировать подход к мониторингу и обслуживанию дорог, потенциально снижая затраты, повышая безопасность и продлевая срок службы дорожного покрытия. Однако, как и с любой инновацией, необходимо учитывать потенциальные риски и вызовы, связанные с внедрением ИИ в эту критически важную сферу.
Преимущества использования ИИ в оценке качества дорог очевидны. Во-первых, это повышение объективности и точности. Традиционные методы оценки, основанные на визуальном осмотре и ручных измерениях, подвержены субъективным оценкам и человеческим ошибкам. ИИ, с другой стороны, способен анализировать огромные объемы данных, полученных с помощью различных датчиков и камер, с высокой точностью и повторяемостью. Он может обнаруживать даже мельчайшие дефекты, которые могут быть пропущены человеком, что позволяет своевременно принимать меры по их устранению.
Во-вторых, это повышение эффективности и снижение затрат. ИИ может автоматизировать процессы мониторинга и анализа данных, что значительно сокращает время и ресурсы, необходимые для оценки состояния дорог. Беспилотные летательные аппараты (БПЛА), оснащенные камерами и датчиками, могут собирать данные с обширных территорий, а ИИ может оперативно обрабатывать эту информацию, выявляя проблемные участки. Это позволяет оперативно реагировать на ухудшение состояния дорог и предотвращать более серьезные повреждения, что в конечном итоге снижает затраты на ремонт и обслуживание.
В-третьих, это прогнозирование и превентивное обслуживание. ИИ может использовать исторические данные и статистические модели для прогнозирования износа дорожного покрытия и выявления участков, подверженных риску разрушения. Это позволяет планировать ремонтные работы заблаговременно, до того, как дефекты станут критическими. Превентивное обслуживание, основанное на прогнозах ИИ, позволяет увеличить срок службы дорог и снизить общую стоимость их эксплуатации.
В-четвертых, это повышение безопасности. ИИ может использоваться для обнаружения дефектов дорожного покрытия, таких как ямы, трещины и выбоины, которые могут представлять опасность для водителей. Автоматическое оповещение о таких дефектах позволяет своевременно принимать меры по их устранению, что снижает риск дорожно-транспортных происшествий.
Для успешного внедрения ИИ в оценку качества российских дорог необходимо определить цели и задачи внедрения ИИ, а также разработать план действий по их достижению; выделить достаточные ресурсы на разработку, внедрение и обслуживание ИИ-систем; привлечь экспертов в области машинного обучения, анализа данных и дорожного строительства для разработки и внедрения ИИ-систем; обеспечить сотрудничество между государственными органами, научными организациями и частными компаниями для развития и внедрения ИИ-систем; обеспечить прозрачность процессов разработки, внедрения и использования ИИ-систем.
«Создание ИИ-лаборатории для оценки качества российских дорог – это перспективный шаг, который может значительно улучшить состояние дорожной инфраструктуры. Однако, успех этого начинания зависит от тщательного планирования, инвестиций в кадры и технологии, а также от учета потенциальных рисков и вызовов. Только в этом случае ИИ сможет стать надежным помощником в обеспечении безопасности и комфорта на дорогах России», - комментирует эксперт Ставропольского филиала Президентской академии Александр Калашников.
