Продолжаем рассказывать вам о том, как информационные технологии меняют разные сферы нашего существования. На этот раз обратим наш исследовательский взор в сторону транспорта.
Жизнь в городе предполагает удобство для перемещения людей — как внутри него, так и между разными административными единицами. Пожалуй, одна из главных особенностей транспортной инфраструктуры в современных условиях — ее высокая технологическая зависимость. Специфика отрасли состоит в необходимости постоянного обмена информацией между удаленными друг от друга пунктами. И без применения ИТ-решений осуществить это не представляется возможным.
Городской наземный транспорт
Несколько лет назад весь транспорт оснастили GPS/ГЛОНАСС-трекерами, что позволило отслеживать нужный автобус/троллейбус/трамвай в режиме реального времени. Шутка про «внучок, ты что сидишь одетый в коридоре? — трамвай жду» разлетелась по Интернету. Однако это нововведение помогло не только пассажирам, но и транспортным операторам, которым стало гораздо проще управлять парком техники и правильно распределять потоки и графики движения. Помимо этого в комплекс оснащения транспорта вошли и другие решения, например, MONTRANS DVR — интеллектуальная система видеоаналитики на основе ИИ, которая позволяет вести удаленный контроль за действиями и состоянием водителя. В частности, она регистрирует, когда водитель во время движения берет в руки мобильный телефон и отвлекается от дороги, и мгновенно оповещает об этом диспетчера и самого водителя. Похожим комплексом оснащается весь общественный автопарк в Перми и Казани.
«Интеллектуальность» наземного транспорта пошла еще дальше. Сейчас в Москве проходят испытания первого в России беспилотного трамвая «Львенок» (маршрута №10 от улицы Кулакова до станции метро «Щукинская»), который создан в Центре перспективных разработок московского транспорта. Он работает на базе искусственного интеллекта и в реальном времени анализирует ситуацию на дорогах и учится прогнозировать будущие маневры разных объектов. В этом помогают лидары, которые обеспечивают обзор на 360 градусов. Они распознают объекты на расстоянии до 200 метров и определяют их местоположение с точностью до двух сантиметров.
Кстати, в Санкт-Петербурге тестирование «умных» трамваев началось еще два года назад. В рамках промышленной эксплуатации запущены трамваи с системой активной помощи водителю (элементами автопилота), оснащенные Cognitive Tram Pilot с применением искусственного интеллекта в управлении. В нештатных ситуациях система оповещает водителя, а если реакции не последовало, то торможение осуществляется автоматически. Датчики, установленные в кабине водителя, контролируют его действия, и если водитель засыпает, курит или разговаривает по телефону, система реагирует сигналами или оповещениями.
Электробусы также потенциально станут беспилотными. Умная «начинка» у них есть уже сейчас, например, у электробуса «Генерал». В 2023 году его впервые показали на транспортных выставках, а затем он прошел тест-драйв в нескольких российских городах. Он оснащен системой «Антисон», работающей на основе компьютерного зрения. Она непрерывно отслеживает состояние и поведение водителя, предотвращая возможные ДТП. Путем анализа множества параметров, включая мимику и физиологические особенности водителя, она способна обнаруживать признаки усталости или отвлеченности водителя и предупреждать его об опасности.
К инновациям можно отнести решения для пассажиров с особыми требованиями по состоянию здоровья. Так, компания «СТП-Инжиниринг» разработала систему информирования «Говорящий город» для инвалидов по зрению и представителей маломобильных групп населения. Самой сложной задачей для инвалидов по зрению является идентификация транспорта, прибывшего на остановку. Для решения этой проблемы было разработано устройство, с помощью которого человек через встроенный динамик или наушники получает по радиоканалу информацию от оборудования, установленного на ТС и находящемся в зоне действия. Это сообщения типа: «Двери закрыты», «Посадка разрешена» и другие. Пользователь оснащается носимым устройством, а на транспортных средствах и стационарных объектах устанавливается идентификационное оборудование, которое в том числе информирует водителя о наличии пассажира с ограниченными возможностями. Сейчас система внедрена в городах Краснодарского края, Санкт-Петербурге, Ростове-на-Дону и Улан-Удэ.
Нельзя не упомянуть «умные» устройства, которые помогают в работе наземного транспорта. Начнем с «умного светофора». Это система динамического управления сигналами, благодаря которой улучшается пропускная способность потоков улично-дорожной сети. Такой светофор работает не в строго определенном режиме согласно заданному алгоритму, а переключает сигналы исходя из количества транспортных средств в каждом из направлений, а также количеству пешеходов, ожидающих своей очереди перейти дорогу. «Умный светофор» состоит не только из трех световых табло, а включает в себя контроллеры, удаленные датчики движения и видеокамеры. Именно они в режиме реального времени отслеживают загруженность перекрестков и передают информацию на центральный сервер управления. Он в свою очередь анализирует данные и дает команду контроллерам светофоров, какой сигнал включить и на какое время.
В последнее время растет число «умных табло» для остановок общественного транспорта. Они представляют собой сенсорные дисплеи, которые позволяют пассажирам отслеживать время прибытия нужного автобуса/трамвая, а также получать информацию о работе общественного транспорта в целом. С помощью сенсорных панелей можно узнать о маршрутах, стоимости проезда, а также о работе городских сервисов.
Железная дорога
«Российские Железные Дороги» (РЖД) — крупнейшая в мире железнодорожная компания по многим показателям, включая протяженность дорог. «РЖД» на протяжении многих лет использует технологии частичной автоматизации движения: более 20 лет в компании эксплуатируются поезда со вторым уровнем автономности. Такие поезда могут ехать на определенных участках дороги в режиме автопилота, но машинист должен контролировать движение и в случае возникновения нештатной ситуации брать управление на себя.
Следующий шаг — внедрение системы технического зрения и дистанционного управления, которые обеспечат автономное движение поездов без участия машиниста. Первые маневровые локомотивы, оснащенные системами технического зрения, были запущены еще в 2017 году. С 2019 года эти локомотивы работают в полностью автоматическом режиме 95% времени.
Аналогичные испытания автономного управления с 2019 года ведутся для пассажирских перевозок. Один из электропоездов «Ласточка» на МЦК оборудован системой третьего уровня автономности, которая автоматически управляет движением и остановкой, а машинист участвует в закрытии и открытии дверей и берет на себя управление при нештатных ситуациях.
Еще один кейс — разработка решения для сокращения травматизма в транспорте от зажатия пассажиров дверьми или падения на рельсы. Для этого используются данные со стереопары (камеры глубины) и Time-of-flight-камер (видеокамеры для дальностного изображения), сценарии исключают человеческий фактор. В этой схеме автоматизированные системы самостоятельно принимают решение о возможности безопасного отправления электропоездов и других видов транспорта.
Естественно, без автоматизации бизнес-процессов такой махиной управлять было бы крайне сложно. Для этих целей вычислительный центр «РЖД» запустил 2039 программных роботов в разных филиалах холдинга, которые отвечают за обработку сообщений; проверку документы; извлечение и обработку данных из разных источников; а также за взаимодействие с цифровыми ассистентами. Роботизация исключает риски возникновения ошибок и сокращает время на работу в 3–5 раз. Все это осуществлено на базе платформы интеллектуальной автоматизации ROBIN, которая входит в контур компании SL Soft. Помимо этого, в проектном офисе цифровой трансформации «РЖД Технологии» была создана «Облачная фабрика программных роботов» на основе решения ROBIN, чтобы работа с системой была еще более продуктивной.
Авиаперевозки
Авиасообщение — та сфера, где современные достижения ИТ находят самое оперативное практическое воплощение. Автоматизация аэропортов, полетов, обслуживания авиатехники, тренировки экипажа, отслеживания багажа и авиагрузов стремительно ворвались в индустрию и опередили многие другие сферы автоматизации. Уже невозможно представить себе, что бронирование и продажа билетов или удаленная регистрация на рейсы может быть осуществлена не через Интернет, не говоря уже о свободном доступе к информации о вылетах и прилетах самолетов.
Информационные технологии стали основным инструментом конкуренции между авиакомпаниями. Один из мировых лидеров в области дистрибуции авиационных услуг — система «Сирена-Трэвел», которая охватывает треть объема пассажирских перевозок на российском авиатранспорте и позволяет осуществлять бронирования на чартерные рейсы как туристическим операторам, так и практически любым авиаперевозчикам в онлайн-режиме. В систему входит несколько актуальных решений: WebSky (электронная коммерция), GDS SIRENA-TRAVEL (глобальная дистрибутивная система), Leonardo (автоматизированное комплексное решение для управления процессами), TRANSHOST (платформа управления транспортным ресурсом и организации продаж). Кстати, именно Leonardo стало спасением для авиаотрасли после того, как американская система Sabre и испанская Amadeus расторгли соглашения с российскими перевозчиками.
Еще один пример важного ИТ-нововведения — «Авиационная сервисная платформа», созданная «Аэрофлотом» совместно с Министерством транспорта России как альтернатива сервисам международного швейцарского провайдера услуг для гражданской авиации SITA. Платформа предназначена для передачи сообщений между всеми предприятиями российской авиаотрасли. На текущий момент это 56 аэропортов страны, авиакомпании, которые осуществляют перевозку пассажиров, и компании, обслуживающие пассажиров в аэропорту. В системе они обмениваются формализованными сообщениями, передающимися по защищенным каналам связи, которые хранят разную информацию: списки пассажиров, время, когда был отогнан трап, в какой момент воздушное судно завершило движение и т.д. Все эти сообщения требуют передачи в четко заданное время. Время прохождения сообщения из точки в точку составляет всего две секунды. Для работы системы была развернута высокопроизводительная защищенная телекоммуникационная сеть, созданная с использованием отечественных технологий криптозащиты.
