bg
Новости
21:27, 07 марта 2026
views
11

Оценивать состояние дорог и планировать их ремонт в России будет ИИ-система

Искусственный интеллект поможет подстраивать график ремонта под реальное состояние каждой дороги

Фото: iStock

Ученые Донского государственного технического университета разрабатывают на основе искусственного интеллекта систему для оценки состояния дорог, сообщил ТАСС профессор, и.о. декана «Дорожно-транспортного» факультета университета Артем Тиратурян.

По его словам, работа ведётся по нескольким направлениям. Одно из них – это составление оптимального графика содержания дорог на основе эволюционных алгоритмов. Также речь идёт о применении искусственного интеллекта для мониторинга состояния покрытия на основе поступающих диагностических данных.

«Мы планируем не просто следовать директивному графику – ремонт раз в 12 лет, капитальный ремонт раз в 24 года, а подстраивать мероприятия под реальное состояние каждой дороги. Где-то ремонт может не понадобиться к сроку, а где-то разрушение идет интенсивнее и нужны более частые работы, чтобы не допустить больших финансовых вложений», – цитирует ТАСС Тиратуряна.

Концепция на основе диагностики

Профессор добавил, что в вузе планируют создать собственную концепцию управления жизненным циклом объекта на основе собранных за предыдущие годы данных диагностики.

Разработка поможет не только прогнозировать изменение состояния дорог и эффективно планировать ремонты, но и выгоднее расходовать средства.

Ранее мы писали, что нейросеть для мониторинга дорог в Подмосковье на 10% сократила число жалоб. Мобильные диагностические комплексы с приложением на основе искусственного интеллекта располагаются на служебных автомобилях.

Встроенный нейросетевой алгоритм в режиме реального времени анализирует каждый метр дорожного полотна. Инструмент распознаёт ямы на дорогах, дефекты покрытия, мусор и другие нарушения. Информация с точными географическими координатами поступает исполнителям для устранения неполадок.


like
heart
fun
wow
sad
angry
Последние новости
Главное
Рекомендуем
previous
next