«Белая книга» в сфере ИИ станет международной
ТЕХНОЛОГИИ
В рамках сессии «Нейросети на все случаи жизни» на III Международном форуме «Цифровая транспортация» прошла презентация «белой книги» «Искусственный интеллект в сфере транспорта и логистики», первого отраслевого документа по применению ИИ в транспортной сфере. Она вызвала немалый интерес.
Документ вскоре выйдет на международный уровень – страны БРИКС и СНГ выразили желание ознакомиться с российским опытом, сейчас книга переводится на английский язык.
Среди ключевых направлений, отраженных в «белой книге», – беспилотные технологии, компьютерное зрение и биометрия, цифровые двойники, робототехника, IoT (интернет вещей) и интеллектуальные системы поддержки принятия решений.
«Белая книга» стала первым практическим сборником методик для транспортной отрасли, который можно использовать при разработке регуляторных решений, бизнес–стратегий и кадровой политики. В ее подготовке приняли участие эксперты ведущих транспортных компаний.
В книге представлен пошаговый алгоритм внедрения ИИ – от постановки задач и определения данных до пилотных проектов и масштабирования решений. Это позволит сформировать единые подходы к внедрению ИИ, усилить доверие к технологиям и продемонстрировать успешную практику их применения.
– «Белая книга» была разработана для того, чтобы все, кто еще не пробовал внедрять ИИ на транспорте, смогли ознакомиться с уже существующими практиками и понять, с чего же стоит начать. Мы разрабатываем методику оценки эффективности внедрения ИИ на транспорте, которая позволит измерить, насколько та или иная компания использует ИИ в своей деятельности. Для этого мы будем ежегодно проводить исследования, а полученные результаты вносить в нашу книгу – так мы сможем отслеживать уровень технологического прогресса в отрасли. Мы ценим заинтересованность коллег и с удовольствием поделимся нашим трудом, чтобы российские компетенции распространялись и за пределами нашей страны, – отметила в ходе заседания директор ассоциации «Цифровой транспорт и логистика» Полина Давыдова.
На базе документа планируется создать цифровой справочник книги, сформировать карты нормативных документов и привязку к типовым решениям, которые можно ранжировать.
– «Белая книга» – важный документ в сфере ИИ на транспорте, презентацию которого ждали многие участники рынка. Необходимо продолжать планомерную работу над документом. Развитие данного направления наглядно демонстрирует лидерство отрасли и технологический суверенитет страны, – сказал в ходе заседания директор Департамента цифрового развития Минтранса России Артем Юренков.
По расчетам специалистов ФГУП «ЗащитаИнфоТранс», использование ИИ способно обеспечить сокращение расходов на логистические операции в связи с их автоматизацией на величину до 40%, снижение уровня заторов – до 50%, снижение ДТП на дорогах – до 8,2%, повышение производительности специализированной техники – до 25%, увеличение средней скорости на участках дороги с ИТС – до 20%, снижение убытков от простоя и ремонтов – до 65%, рост пропускной способности улично–дорожной сети – до 22% и т.д.
В качестве примера уже широкого использования ИИ на транспорте могут служить речевые сервисы, такие как голосовые сообщения и чат–боты. На железнодорожном транспорте – это автоматическое речевое оповещение пассажиров на платформах о проследовании электропоезда, а также оповещение обслуживающего персонала о неисправности в подвижном составе, например машиниста.
В метрополитене – это пилотный проект с нейросетью–диктором, а также чат–бот для пассажиров, который помогает получить информацию о городском транспорте: о тарифах на проезд, времени работы станций и пересадок.
На воздушном транспорте система Voice Flight VFS101 позволяет пилотам быстро вводить навигационные данные, используя свой голос. Система обеспечивает точное распознавание речи и мгновенную реакцию на действие пилотов.
На автомобильном транспорте – это бортовые системы контроля с речевым выводом информации об обнаруженных неисправностях. Например, «говорящая» бортовая система контроля, которая выдает информацию об отказах узлов автомобиля в речевой форме.
Уже используется интеллектуальный коммерческий осмотр поездов – это процесс анализа крепления грузов с помощью искусственного интеллекта. Система на базе компьютерного зрения минимизирует человеческие ошибки и повышает безопасность перевозок.
Такой осмотр позволяет определить перегруз сверх грузоподъемности вагона с учетом погрешности и условий проведения взвешивания, проверить наличие на вагоне необходимых знаков опасности, выявить смещение груза и расстройства крепления, установить несоответствие массы груза и тары вагона значениям, указанным в перевозочном документе, контролировать выход груза за пределы габарита погрузки и другое.
Разработан интеллектуальный помощник маневрового диспетчера (ЦИП МД) – это рекомендательный сервис, основанный на технологиях искусственного интеллекта, который поддерживает диспетчеров в принятии решений и организации работы на железнодорожных станциях.
ЦИП МД подсказывает специалисту, в какой очередности подводить поезда к сортировочной горке и пропускать через нее. Учитываются, например, затраты времени на проведение технологических мероприятий на станции, инфраструктурные ограничения, очередность подвода поездов и распределение подвижного состава по путям станции.
Как сообщает пресс–служба Минтранса России, на площадке ассоциации «Цифровой транспорт и логистика» состоялось заседание рабочей группы, посвященное «белой книге» – первому в России практическому руководству по внедрению ИИ–технологий в транспортной отрасли.
Участники рабочей группы подчеркнули необходимость организации обучения существующих кадров в транспортной отрасли для успешной интеграции новых технологий и искусственного интеллекта. В частности, поступило предложение создать на базе «белой книги» образовательные траектории, основываясь на ролевых моделях в компаниях – от топ–менеджеров до линейных сотрудников. Для достижения этой цели необходимо разработать и внедрить комплексные программы
обучения, учитывающие специфику различных видов транспорта.
Ирина ПОЛЯКОВА,
обозреватель «ТР»,
кандидат экономических наук