Кто и как будет «рулить» на российских дорогах?

В рамках Форума дорожных инициатив в Сочи состоялась сессия «Новые подходы и технологии при проектировании автомобильных дорог». Проектирование автомобильных дорог сегодня - это сложный, многогранный процесс, который постоянно развивается под влиянием требований к оптимизации, эффективности и сокращению сроков. Цифровизация и внедрение искусственного интеллекта кардинально меняют дорожное проектирование, превращая его в высокотехнологичную, точную и устойчивую отрасль, способную отвечать на вызовы современности и будущего. Участники сессии обсудили возможности и перспективы, открывающиеся перед отраслью.

Сегодня внедрение ИИ в дорожное строительство и мониторинг объектов - это не просто тренд, а необходимость, продиктованная современными вызовами. Использование ИИ позволяет значительно повысить эффективность, снизить затраты и улучшить качество строительства, что напрямую влияет на создание безопасной и качественной дорожной инфраструктуры.

Интеграция искусственного интеллекта в дорожное строительство представляет собой многоуровневый процесс, который охватывает все этапы жизненного цикла дорожных объектов, от проектирования до эксплуатации. Существует много цифровых инструментов, но основные из них - технологии информационного моделирования (ТИМ), дистанционный мониторинг и IoT, аналитика данных и предиктивное обслуживание, цифровые двойники и умные материалы.

Цифровые инструменты

Внедрение цифровых инструментов позволяет находить ошибки на ранних этапах, что способствует снижению рисков и повышению качества строительства. В то же время благодаря ИИ можно обрабатывать большие объемы данных, принимая более обоснованные решения и минимизируя ошибки, что в свою очередь способствует снижению затрат на материалы и рабочую силу. Также ИИ помогает оптимизировать процессы строительства и эксплуатации, даже выявляя рискованные участки на дорогах, а интеллектуальные датчики обеспечивают мгновенную обратную связь о дорожной обстановке.

Применение ТИМ позволяет создавать цифровые модели дорожных объектов, включая трассы, мосты и развязки, качественно улучшая процессы проектирования и строительства, взаимодействие между участниками и обеспечивая более точное планирование и управление проектами. Подобная визуализация дает основу для анализа взаимодействия дороги и находящихся на ней объектов с окружающей средой.

Преимущества ТИМ - высокая точность проектных данных и снижение вероятности ошибок, быстрая адаптация при проектировании и легкая корректировка моделей, прогнозирование поведения дорог в реальных условиях и предотвращение проблем.

Аналитика данных и предиктивное обслуживание - использование ИИ позволяет прогнозировать потребности в обслуживании и оптимизировать распределение ресурсов, помогая предотвратить возникновение проблем и продлить срок службы дорожной инфраструктуры.

Среди преимуществ - помощь в планировании и обслуживании инфраструктуры, снижение затрат и повышение безопасности, сокращение задержек при реализации проектов.

Дистанционный мониторинг и IoT - развертывание датчиков и устройств Интернета вещей (IoT) для мониторинга состояния дорог и оборудования в режиме реального времени позволяет оперативно реагировать на изменения и улучшать управление дорожным движением.

Преимущества очевидны: мониторинг в реальном времени позволяет оперативно реагировать на изменения и улучшать управление дорожным движением. Кроме того, данные с датчиков помогают более эффективно управлять ресурсами и планировать техническое обслуживание.

Цифровые двойники - создание цифровых копий дорожной инфраструктуры позволяют моделировать и анализировать ее состояние в реальном времени для более эффективного обслуживания и контроля эксплуатационных характеристик.

Преимущества заключаются в том, что цифровые двойники помогают в планировании техобслуживания, а также позволяют моделировать трафик и оценивать влияние проектных решений на транспортный поток.

Автоматизация и робототехника снижают трудозатраты и повышают точность выполнения работ.

Умные материалы и технологии дорожного покрытия могут сообщать о своем состоянии, что позволяет более эффективно управлять ремонтом и обслуживанием, а повышенная устойчивость к внешним воздействиям продлевает срок службы дорожных покрытий.

Успешные «пилоты»

В Ленинградской и Липецкой областях пилотные проекты показали, что использование ИИ позволяет не только выявлять коллизии в 3D-моделях, но и предлагать рекомендации по их устранению, значительно сокращая время и затраты на проектирование и строительство.

Так, в Ленинградской области реализуется успешный пилотный проект по цифровизации дорожного строительства, который включает создание цифрового двойника дорожно-транспортной инфраструктуры. Проект направлен на интеграцию современных технологий для повышения эффективности управления дорожной сетью и улучшения качества транспортных услуг.

ГК Simetra выиграла тендер на разработку цифрового двойника, стоимость контракта составляет 46 млн рублей. Работы должны быть завершены к 20 августа 2026 года. Цифровой двойник будет интегрировать данные с дорожных камер и другой инфраструктуры, что позволит в реальном времени оценивать ситуацию на дорогах и управлять транспортными потоками.

Проект будет реализован в 3 этапа: анализ существующих информационных систем и внедрение платформы RITM³ для анализа и управления транспортными системами; разработка системы, включающей сбор, хранение и визуализацию данных, а также актуализация транспортной макромодели региона; внедрение системы, полевые обследования и подготовка эксплуатационной документации.

Цифровой двойник будет включать несколько модулей, таких как геоинформационная система (ГИС), транспортное моделирование и прогнозирование, управление дорожными работами и движением общественного транспорта.

Переход к прогнозному и плановому управлению позволит выявлять участки повышенного износа, оптимизировать графики ремонтов и распределение бюджета, что в свою очередь повысит безопасность дорожного движения и снизит аварийность.

В Липецкой области пилотный проект по цифровизации дорожного строительства включает внедрение технологий информационного моделирования (ТИМ) и создание цифровых двойников объектов. Проект направлен на повышение эффективности и качества дорожных работ, а также на оптимизацию процессов управления.

Цифровые двойники будут интегрировать данные о состоянии дорожной инфраструктуры, транспортных потоках и истории ремонтов - это позволит более точно управлять дорожными активами и планировать их развитие.

Проект включает в себя разработку системы мониторинга, которая позволит отслеживать состояние дорожных объектов в реальном времени, чтобы выявлять участки, требующие ремонта, и оптимизировать графики обслуживания. Все это в свою очередь повысит безопасность дорожного движения.

В рамках проекта предусмотрено обучение государственных и муниципальных служащих, а также специалистов в области строительства, чтобы они могли эффективно использовать новые цифровые инструменты и технологии. В результате ожидается улучшение взаимодействия между различными участниками процесса, включая государственные органы, подрядчиков и проектные организации.

ИИ = безопасность на дорогах

Сегодня ИИ используется для управления дорожным движением в реальном времени на федеральных и региональных трассах, например, на Центральной кольцевой автомобильной дороге (ЦКАД). Системы на основе нейросетей могут автоматически обнаруживать инциденты, такие как ДТП, выпавший груз или остановившиеся в неположенном месте автомобили. Таким образом можно оперативно отреагировать на происшествия и предупредить других водителей о возможных опасностях.

Кроме того, ИИ применяется в системах взимания платы, позволяя автомобилям проезжать без остановки. Результат: снижение вероятности заторов и аварий благодаря тому, что автомобили не замедляются на пунктах оплаты. Нейросети автоматически распознают номерные знаки и определяют класс транспортного средства, упрощая процесс оплаты.

ИИ также используется для контроля за перегруженными транспортными средствами. Системы автоматически определяют превышение допустимого веса и габаритов, предотвращая повреждение дорожной инфраструктуры и повышая безопасность.

Также ИИ способен анализировать большие объемы данных о дорожном движении, выявляя потенциально опасные участки дорог и прогнозируя вероятность ДТП. Например, внедрение ИИ в управление дорожным движением во Владимирской области позволило снизить количество ДТП на 10-25%.

Наконец, ИИ может анализировать трафик и состояние трасс, предлагая оптимальные ограничения скорости, что также способствует снижению числа аварий.

Для обучения нейросетей, как известно, необходимо использование больших массивов данных, чтобы системы могли адаптироваться к различным условиям. Например, для распознавания номерных знаков используются сотни тысяч фотографий, что обеспечивает высокую точность работы даже в сложных погодных условиях.

Будущее ИИ в отрасли

Безусловно, дальнейшее развитие отрасли невозможно без цифровых инструментов, информационных технологий и ИИ - они не только повышают эффективность и безопасность процессов, но и создают основу для устойчивого развития транспортной инфраструктуры.

Искусственный интеллект имеет все шансы стать ключевым инструментом для повышения производительности и конкурентоспособности в отрасли. Но для его полноценного внедрения необходимо создание нормативной базы для поддержки инноваций и подготовки специалистов, способных работать на стыке дорожного строительства и цифровых технологий. Это включает в себя развитие отечественных платформ и решений, изменение в подходах к проектированию, строительству и эксплуатации объектов благодаря новым технологиям. Иными словами, несмотря на ряд вызовов, перспективы цифровой трансформации дорожной отрасли выглядят многообещающими.

Иоланта Вольф

Фото: https://firpo.info, https://mosproekt3.ru, https://www.dewberry.com/projects, https://mapcard.ru

Этот материал опубликован в июньском номере Отраслевого журнала «Строительство». Весь журнал вы можете прочитать или скачать по ссылке: