#10 Digital Forum РБК, 19 ноября
От первого лица , Санкт-Петербург и область ,  
0 
Материалы подготовлены редакцией партнерских проектов РБК+.

Как искусственный интеллект и big data помогают цифровизации транспорта

Фото: «ВымпелКом»
Фото: «ВымпелКом»
Директор корпоративного бизнеса региона Запад ПАО «ВымпелКом» (ТМ «билайн бизнес») Евгения Корж — о том, как происходит цифровизация транспортной отрасли и чем могут помочь big data и искусственный интеллект.

«За последнее время транспортная отрасль сделала большие шаги в направлении цифровизации — это видно невооруженным взглядом. Внедрены и работают системы «Безопасный город», запускаются интеллектуальные транспортные системы в рамках национального проекта «Безопасные и качественные дороги», многие регионы реализуют собственные проекты по цифровизации. Цели тут просты и понятны: увеличение пропускной способности на дорогах, снижение аварий, повышение комфорта при передвижении. Однако в разных регионах уровень зрелости в использовании цифровых решений существенно отличается, да и тем, которые можно назвать лидерами — а это столицы, города-миллионники — есть куда стремиться.

На наш взгляд, весьма перспективны решения на основе big data и искусственного интеллекта (ИИ). Именно они позволяют создавать новые возможности для транспортных, пассажирских и логистических компаний. К примеру, с помощью ИИ теперь можно вести мониторинг загрузки общественного транспорта. Разработанная нами нейросеть подсчитывает количество пассажиров и предлагает варианты оптимизации движения автобусов, чтобы снизить скопления людей на остановках. Полученные данные способны повлиять на экономическую эффективность бизнеса: перераспределение транспорта на маршруте позволяет сэкономить до 20% топлива, а также замедлить износ и амортизацию транспорта до 10%. К тому же это повышает удобство использования общественного транспорта для пассажиров: если на каком-то маршруте в часы максимальной загрузки количество автобусов или троллейбусов будет увеличено, ездить в них будет комфортнее и пассажиров может стать больше. Также алгоритм может анализировать данные с валидаторов и камер в общественном транспорте, оценивая, сколько людей оплатили проезд, а сколько – нет. В качестве пилота это решение было запущено нами в ряде регионов России.

Вариантов применения ИИ на транспорте множество. Например, система видеоаналитики на основе нейросетей может автоматизировать учет объектов дорожной инфраструктуры (дорожные знаки, люки, фонари освещения, нарушения целостности дорожного покрытия). Также нейросеть «билайн» может контролировать график вывоза твердых бытовых отходов из пунктов их временного хранения. Это позволяет более эффективно осуществлять вывоз мусора подрядными организациями и перераспределять нагрузку в случае непредвиденных ситуаций.

Важный аспект — масштабирование пилотных проектов. Даже признанный успешным пилот не всегда перерастает в полномасштабное решение. Мы надеемся, что новая транспортная стратегия РФ изменит ситуацию к лучшему, так как в ней существенное внимание уделяется цифровизации транспортной отрасли во всех сферах — от цифровых двойников и ИТС до беспилотников и биометрии. А значит, регионы будут более активно наращивать темпы цифровизации».

От первого лица «Мы не можем больше рассчитывать только на интуицию и опыт»
Содержание
Закрыть