Российские инженеры из МТУСИ и МАДИ представили инновационную систему на базе искусственного интеллекта, предназначенную для автоматической диагностики дефектов дорожного полотна. Разработка способна выявлять такие повреждения, как ямы, выбоины и стертая разметка, что может существенно повысить эффективность мониторинга и ремонта автомобильных дорог.
Традиционные методы обследования требуют ручной обработки данных с акустических сенсоров, что занимает значительное время и ресурсы. Новая система, объединяющая виброакустический анализ и машинное обучение, автоматизирует процесс: ИИ фильтрует шумы, идентифицирует ключевые сигналы и классифицирует дефекты покрытия.
Как отметила Ксения Полянцева, исполняющая обязанности заместителя декана факультета информационных технологий МТУСИ, благодаря ИИ обработка данных, поступающих с дорожных сканеров, происходит гораздо быстрее и точнее. Это упрощает планирование ремонтных работ и делает его более обоснованным.
На текущем этапе система проходит лабораторные испытания. Планируется расширение её функционала за счёт интеграции с лазерными сканерами и радарами, что обеспечит многоканальный анализ. Ведутся работы по внедрению адаптивных моделей, обучающихся в реальном времени — ключевой шаг к устойчивой работе в различных регионах России.
Однако эксперты подчеркивают, что технология требует дальнейшей проверки. По словам Александра Бухановского (ИТМО), важным вызовом остается устойчивость ИИ в сложных дорожных и климатических условиях. Решение видится в создании облачной инфраструктуры и развитии автообучающихся систем.
Тем не менее, интерес к технологии уже проявляют государственные и отраслевые структуры. Как считает Виктория Береснева, глава центра «Кафедра киберспорта», система может стать частью нацпрограмм по цифровизации транспорта и повысить безопасность движения.
Разработка МТУСИ и МАДИ — это пример успешной кооперации вузов в области прикладных ИИ-решений. В будущем подобные технологии могут лечь в основу единой цифровой платформы мониторинга дорожной инфраструктуры.