В Донском государственном техническом университете (ДГТУ), расположенном в Ростове-на-Дону, ведется разработка новой платформы на базе искусственного интеллекта (ИИ), предназначенной для комплексного анализа состояния дорожного покрытия. Артем Тиратурян, исполняющий обязанности декана дорожно-транспортного факультета, сообщил, что исследовательская группа применяет целый ряд инновационных подходов.
Применение ИИ и эволюционных алгоритмов
Система будет использовать ИИ для непрерывного мониторинга дорожного полотна, а эволюционные алгоритмы задействуются для оптимизации графиков технического обслуживания дорог. Ожидается, что внедрение данной технологии позволит отойти от фиксированных межремонтных сроков. В настоящее время типовой регламент предусматривает проведение текущего ремонта каждые 12 лет, а капитального – раз в 24 года.
Прогнозирование износа и оптимизация бюджета
Благодаря всестороннему анализу фактического износа покрытия, новая система сможет с высокой точностью прогнозировать деградацию дорожной инфраструктуры и, соответственно, более эффективно планировать необходимые работы. Это, в свою очередь, обеспечит рациональное распределение бюджетных ассигнований.
Адаптация мировых практик под российские реалии
Тиратурян пояснил, что разрабатываемая методика основана на общемировых принципах управления жизненным циклом инфраструктурных объектов, но при этом проходит глубокую адаптацию к специфике российских дорожных условий. В качестве базиса для ИИ-моделей будут использоваться обширные массивы данных, полученных в результате многолетних диагностических исследований дорожной сети. Такой подход позволит не только прогнозировать изменения эксплуатационных характеристик трасс, но и оптимизировать использование государственных средств.
