Искусственный интеллект будет бороться с пробками
НТИ «Автонет» планирует прибегнуть к помощи искусственного интеллекта для борьбы с пробками. Пилотный проект будет реализован в Самаре. Об этом пишет РИА Новости со ссылкой на технологического эксперта рабочей группы Национальной технологической инициативы «Автонет» и Некоммерческого партнерства «Содействие развитию и использованию навигационных технологий» Вадима Сахонько.
Как пишет СМИ, большинство автомобилей в городе должны быть оснащены технологиями связи V2X (сервисы, посредством которых автомобиль взаимодействует с другим автомобилем, окружающей средой и инфраструктурой). Тогда все участники движения смогут обмениваться данными о местоположении друг друга, работе светофоров, городском трафике. Таким образом, система будет в режиме реального времени знать о количестве автомобилей на дорогах города и сможет перенаправлять потоки при выборе маршрутов.
НТИ «Автонет» планирует разработать нормативную базу и инструменты к 2022 году. Пилотный проект планируется начать в Самаре в 2020 году. Технология создается совместно с некоммерческим партнёрством и фондом «Сколково». Пока РГ НТИ планирует изучить оснащение города всем необходимым, в том числе светофорами. Затем будет создана транспортная модель и «цифровой двойник», который будет подключен к искусственному интеллекту.
Как пояснил журналу «Вестник ГЛОНАСС» Партнёр Strategy Partners, руководитель «Центра цифровой трансформации» Андрей Шолохов, искусственный интеллект или технологии машинного обучения имеют свои ограничения в использовании. «Предсказания», которые делает компьютер, основаны на информации о прошлом опыте и условиях, при которых эта информация накапливалась. При изменениях условий, например, аварий, перекрытий, ремонтных работ, предсказания системы будут как минимум некорректны», - отметил он.
По словам Шолохова, уровень пробок зависит от связанности и качества дорожной сети, количества автомобилей на дороге, географии мест притяжения людей и многих других факторов. «Для регулирования уровня пробок в городе есть иные более эффективные меры, например, платные парковки или даже платный въезд в города, расширение и улучшения дорожной сети и пр. С другой стороны, популярность навигационных приложений показывает востребованность инструментов оптимизации маршрутов, но оптимизация происходит на личном уровне, когда используются данные, собранные всем сообществом. Это показывает, что системы сбора данных могут быть полезны, если задачи оптимизации смогут задавать независимые от оператора данных пользователи»,- сказал эксперт.
Он также отметил, что в России и в других странах мира сегодня в большей степени используется прямой мониторинг транспортной ситуации и центры реагирования. «Если машинное обучение и используется, то исключительно, как вспомогательная функция»,- сказал Андрей Шолохов.
Отвечая на вопрос, исчезнут ли пробки на дорогах, когда повсеместное распространение получат беспилотных автомобили, эксперт пояснил, что автономные авто принципиально не решают проблему качества и связанности дорожной сети, количества автомобилей, маятниковой миграции и подобных. «Можно сказать, что безлошадных карет не существуют, потому что лошади спрятаны в двигателях машины. Если вы спрячете водителя на сервере «облака», это не решит напрямую проблему пробок»,- отметил он.
