Ударим нейросетью по колдоёбинам!

Эта разработка, созданная специалистами Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ) и Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ), объединяет методы виброакустического анализа и машинного обучения, что открывает новые возможности для автоматизации контроля качества дорог.

Точность и скорость: преимущества ИИ-диагностики

Традиционные методы оценки состояния дорожного покрытия часто требуют значительных временных затрат и участия экспертов. Акустические датчики фиксировали вибрации и шумы, после чего специалисты вручную анализировали данные. Новая технология позволяет автоматизировать этот процесс: искусственный интеллект фильтрует посторонние шумы, выделяет значимые сигналы и классифицирует дефекты.

Как пояснила исполняющая обязанности заместителя декана факультета «Информационные технологии» МТУСИ Ксения Полянцева в интервью газете «Известия», разработанная модель ускоряет обработку данных, полученных с помощью дорожных сканеров. Это не только сокращает время диагностики, но и повышает точность планирования ремонтных работ.

Интеграция технологий и перспективы масштабирования

На текущем этапе система проходит апробацию в лабораториях МТУСИ и МАДИ. Учёные активно работают над расширением её функционала, включая интеграцию данных с лазерных сканеров и радаров. Это позволит проводить более комплексный анализ состояния дорог. Кроме того, разрабатываются адаптивные модели ИИ, способные обучаться в реальном времени и учитывать изменения условий эксплуатации.

Однако, как отмечает директор Мегафакультета трансляционных информационных технологий ИТМО Александр Бухановский, ключевой вызов – обеспечение стабильной работы системы в разных регионах с их климатическими и дорожными особенностями. Решение этой задачи требует внедрения механизмов автоматического машинного обучения, а также создания облачной экосистемы для постоянного обновления моделей ИИ.

Практическое применение и возможные ограничения

С технической точки зрения сочетание акустического анализа и искусственного интеллекта – значительный шаг вперёд. Однако остаются вопросы, связанные с масштабируемостью технологии. Как поведёт себя система в условиях интенсивного городского трафика или при неблагоприятных погодных условиях? Насколько устойчива она к помехам? Скептики говорят, что заявленная скорость обработки данных требует дополнительных независимых тестов.

Тем не менее, потенциал технологии очевиден. По мнению директора АНО «Спортивно-методический центр «Кафедра киберспорта» Виктории Бересневой, разработка может стать частью национальных программ по цифровизации транспортной отрасли. Внедрение подобных решений способно значительно повысить безопасность дорожного движения и сократить затраты на содержание инфраструктуры.

Подведём итоги

Использование искусственного интеллекта для мониторинга состояния дорог – многообещающее направление, которое уже сегодня демонстрирует свою эффективность. Несмотря на существующие технологические вызовы, дальнейшее развитие и доработка системы позволят вывести контроль качества дорожного покрытия на новый уровень. В перспективе это приведёт к снижению аварийности, повышению комфорта для водителей и оптимизации расходов на обслуживание дорожной сети.

Искренне Ваш,
За-Строй.РФ

При полном и/или частичном копировании данного материала, для последующего размещения его на стороннем ресурсе, обратная, индексируемая ссылка на источник обязательна!