Первая в России разработка на основе ИИ помогает водителям попасть в так называемую зеленую волну на дорогах. Создатели приложения утверждают, что оно уже прошло испытание в Челябинске и Магнитогорске
Первое в России мобильное приложение, которое с помощью ИИ помогает водителям попасть в так называемую зеленую волну и не терять время на светофорах, запатентовали в Челябинске. Его разработкой занимались ученые из Южно-Уральского госуниверситета. Система использует данные с уличных камер видеонаблюдения и в режиме реального времени анализирует обстановку на перекрестках, подсказывая водителю, с какой скоростью ехать, чтобы проехать без остановок.
Разработчики утверждают, что приложение уже прошло испытание в Челябинске и Магнитогорске и что оно точнее зарубежных аналогов, которые используют таймеры светофоров по данным с муниципальных серверов и дают подсказку: «Светофор № 1 переключится через 10 секунд». Но они не видят, сколько там стоит машин и сколько надо времени на этот перекресток. Челябинская разработка с помощью компьютерного зрения рассчитывает время с точностью до секунды. Но при этом навигатор всю дорогу показывает скорость, например 47 километров в час.
Новое приложение серьезно экономит расход топлива, и, соответственно, сокращаются выбросы в атмосферу. Говорит профессор, директор Центра искусственного интеллекта «Сколтеха» Евгений Бурнаев:
Евгений Бурнаев профессор, директор Центра искусственного интеллекта «Сколтеха»
«Как это в целом, скорее всего, работает: на ключевых частях и сети дорог, трафик на которых влияет на все остальные, установлены камеры. И по этим камерам можно в моменте оценивать, какой поток машин сейчас здесь проезжает. То есть информация о потоке машин, которая приходит непосредственно с навигатора, ведь информация попадает, например, в «Яндекс Карты» фактически с мобильных телефонов пользователей тех же «Яндекс Карт», правильно? А это, получается, более оперативный источник и, может быть, даже где-то более точной информации на конкретном участке дороги. Можно улучшать оценки трафика, оценки времени проезда, а раз это можно улучшать, тем самым можно развить прокладывание маршрута или его дополнительную оптимизацию в моменте для водителя. Дальше вопрос, успеет ли он этим воспользоваться при условии, что навигация не очень хорошо работает. Понятно, что если навигация плохо работает, то механизм получения данных от навигаторов пользователей для оценки загруженности дорог в «Яндекс Картах» тоже будет нарушаться. И камеры его могут уточнить эти оценки в этом смысле. Камеры в Москве стоят очень плотно, поэтому я подозреваю, что в том или ином виде эта информация уже агрегируется при управлении светофорами. Другой вопрос, что ее можно передавать и водителям, чтобы они дополнительно могли улучшать оптимизацию своего маршрута. Думаю, что, с большой вероятностью, «Яндекс» эту информацию вполне себе в Москве может уже и получать».
Разработки в этой области ведутся давно. Это можно реализовать в приложениях на телефоне. Более того, это можно реализовать, даже когда на светофорах заторы, но не конкретные пробки, то есть которые затрагивают одну-две фазы светофора. Но проблема заключается в том, что такие системы надо внедрять массово. И, как многие думают, они не экономят время. Говорит генеральный директор ООО «А-Я эксперт» Роман Душкин:
Роман Душкин генеральный директор «А-Я эксперт», старший преподаватель кафедры «Кибернетика» НИЯУ МИФИ
«Если мы говорим про служебные транспортные средства, общественный транспорт и специальные службы — все те машины, куда можно поставить бортовой компьютер, еще коммерческий транспорт, дальнобойщики — их можно оснастить при помощи разных средств. Но водителей-частников, конечно, нужно как-то стимулировать, чтобы они все ставили приложение, которое показывает оптимальную скорость. Потому что если не весь поток движется с оптимальной скоростью, то смысла в том, что один, два, даже несколько процентов водителей в потоке начинают двигаться с этой скоростью, которую рекомендует система, не будет. Да, мы проводили эксперименты в своих проектах по интеллектуальным транспортным системам, да, мы подтвердили разные гипотезы о том, что это экономит топливо, это снижает нагрузку на экологию, но, к сожалению, для того чтобы добиться системного эффекта, нужно массовое распространение. Здесь нельзя говорить об экономии времени, скорее речь идет о том, чтобы водителю и пассажирам было комфортно ехать. Вопрос в том, что как вы быстро доедете туда и будете стоять или плавно будете ехать и не рвать. Экономия топлива — да, циклы торможения-старта тратят больше топлива у машины. Речь идет только о достижении системного равновесия, когда в среднем по сети дорог движение становится более оптимальным, но это в том числе значит, что для некоторых водителей будет хуже. И об этом мы постоянно можем читать, что внедрили интеллектуальную транспортную систему и стало якобы хуже. Только эта проблема в том, что эти отзывы пишут те, кто столкнулся с тем, что лично ему стало хуже, но целостной картины, сценографии дорог он не видит, не обладая информацией, но в целом по городу становится несомненно лучше. Даже выигрыш в 1% по оптимальности дорожного движения приносит в бюджет муниципалитета существенную экономию и существенное снижение нагрузки на экологию».
Эксперты напоминают, что доля транспорта в загрязнении атмосферы, по оценкам специалистов, составляет не менее трети.
Хотите всегда быть в курсе? Подписывайтесь на Telegram-канал «Бизнес FM»
