– Максим, как уже сегодня интеллектуальные системы меняют работу транспорта в современных городах?
– Важно отметить, что мало какие города в Российской Федерации могут похвастаться полноценной ИТС, хотя тренд заметен и на реализацию таких проектов выделяется достаточно большой объем финансирования. Говоря о результатах, стоит выделить показатели Москвы – это снижение числа учетных ДТП на 23% с 2010 года, притом что количество автомобилей в Московской агломерации за это время увеличилось на 1,2 млн ед.
– Какие города России и мира достигли наибольших успехов в вопросе внедрения таких систем?
– В крупнейшем мегаполисе нашей страны, Москве, сделаны серьезные шаги в обеспечении инфраструктурой ИТС: установлены датчики мониторинга транспортных потоков, светофоры, дорожные табло, камеры телеобзора и многое другое. Ситуационный центр ЦОДД получает большой объем аналитических данных для точной оценки трафика и причин возникновения заторов. Говоря о мировом опыте – Сингапур является признанным лидером в области ИТС. Интересная концепция, которая в будущем должна позволить жителям добираться до любых объектов за 15 минут, внедряется в Париже, также можно выделить ряд городов Японии и США.
– Как может выглядеть транспортная система города будущего?
– На мой взгляд, для создания эффективной ИТС нужно расширить фокус до цифровых двойников городской транспортной системы, что, в свою очередь, позволит достичь достаточно весомых эффектов с помощью имитационного моделирования. А именно: выделять узкие места, «бутылочные горлышки» и оперативно устранять проблемы, тестировать изменения, оценивать финансово-экономическую модель и, естественно, динамику изменения показателей в разных сценариях. Если же говорить о технологиях, это, конечно же, беспилотный транспорт, в первую очередь городской.
– Какие разрабатываемые сегодня технологии выглядят наиболее перспективно для массового применения в будущем?
– Как я уже отметил, цифровой двойник городского пространства – это одна из наиболее перспективных технологий. На базе цифрового двойника можно также провести оптимизационное моделирование целевого состояния – найти оптимальный вариант, некую золотую середину, где будут сбалансированы все факторы, влияющие на социальные, финансовые и иные показатели.
– Может ли система интеллектуального управления, к примеру, всем общественным транспортом города быть внедрена без градостроительных изменений?
– Я бы сформулировал ситуацию по-другому: модель ИТС должна быть одним из компонентов, оказывающих влияние на градостроительную политику. И корректнее говорить не о внедрении, а о роли ИТС в муниципальном управлении, которая, бесспорно, существенна.
– Какие задачи в ближайшее время точно не получится отдать ИИ?
– Я, честно говоря, стараюсь избегать формулировки «искусственный интеллект», заменяя ее на «машинное обучение». Количество задач, которое именно человек будет решать, достаточно велико. Я бы говорил об обратном: где ИИ может максимально помочь? При таком подходе стоит выделить, скорее, «цифровых советчиков» на базе машинного обучения. Это уже реальность, и сферы их применения будут расширяться и углубляться, в том числе и в разрезе ИТС.
– Как стало известно в январе 2021 года, России выделено 172,3 млрд руб. на развитие умных транспортных систем. Этот бюджет рассчитан на три года – до 2023-го. Считаете ли Вы рациональным распределение средств, установленные суммы и задачи?
– Само направление бюджетных трат выглядит вполне логичным: без современной инфраструктуры ИТС невозможно идти дальше и реализовывать интеллектуальные новшества, которые принесут большую пользу.
Беседовала Юлия Чернышевская
Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить об этом редактору.