Искусственный интеллект на транспорте

Искусственный интеллект на транспорте

В материале рассматривается технологии искусственного интеллекта, применяемые в различных сферах транспорта: такси и общественный транспорт, доставка, ж/д транспорт. В статье уделяется внимание перспективам развития, проблемам беспилотного транспорта, этике и используемым технологиям. Данная работа рекомендована широкому кругу читателей для ознакомления с перспективами использования беспилотных технологий. 

Авторы публикации

Рубрика

IT-Технологии

Журнал

Журнал «Научный лидер» выпуск # 2 (4), Февраль ‘21

Поделиться

В век информационных технологий все большая часть сфер человеческой деятельности подвергается глобальной автоматизации, в том числе, влиянию искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект – наука и технология создания интеллектуальных машин, в особенности интеллектуальных компьютерных программ. Это понятие связано с аналогичной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но ИИ не должен ограничиваться биологически наблюдаемыми методами.

Сферы человеческой деятельности, в которых нашли применение ИИ [1]:

  1. сфера торговли – осуществление транзакций происходит со скоростью, значительно превышающей скорость работы и, в принципе, скорость мышления человека;
  2. медицина – предупреждение острых заболеваний, клиническая диагностика, постановка диагноза на основе рентгеновского снимка – все это с недавних пор по силам ИИ;
  3. военное дело – роль искусственного интеллекта ценна и в вопросах, связанных с обеспечением безопасности государства. Оценить намерения врага, обнаружить и идентифицировать угрозу, реализовать тактическую систему дополненной реальности – организацией подобных мер защиты теперь занимается исключительно ИИ;
  4. сфера транспорта – главная тема данной статьи – искусственный интеллект уверенными темпами становится неотъемлемой частью транспортной системы. Такси и общественный транспорт, железнодорожный транспорт уже давно пользуются услугами ИИ и, по оценкам специалистов, к 2035 году беспилотные технологии составят если не наибольшую, то значительную часть от всего объема транспорта на рынке.

Подобное нововведение способно снизить токсичность выхлопных газов на 80%, аварии на дорогах – на 90%, общее количество автотранспорта – на 60%.

Для начала стоит обозначить текущее положение дел, связанное с разработкой и тестированием беспилотных технологий как в России, так и во всем мире. В целом, научное сообщество (МАДИ, Таганрогский университет, «Яндекс», КамАЗ – в России и BostonDynamics, DARPA, NAWCTSD, General Motors, Tesla – на Западе) активно инвестирует в создание автономных машин [2].

Если говорить об автомобилях, то одним из главных преимуществ, которые отмечают эксперты, является повышение комфорта передвижения и, конечно же, безопасность на дороге. Отсутствие человеческого фактора (главного фактора ошибок на дороге) и полное следование автономной машины алгоритмам способно свести на нет вероятность возникновения ДТП. И, поскольку в широкое пользование беспилотные автомобили еще не пущены, и ранее сказанные преимущества базируются лишь на предположениях экспертов, успех данной теории будет серьезным основанием для реализации этой идеи.

Чего еще стоит ждать от внедрения беспилотных технологий на транспорте:

  1. Решение задач логистики в нефтегазовом секторе.
  2. Составление картографий.
  3. Осуществление сельскохозяйственных работ.
  4. Роботакси.
  5. Перевозка грузов в опасных зонах, во время природных и техногенных катастроф или военных действий [2].

Помимо этих плюсов, определенно, данная система имеет и свои минусы, которые все же можно будет купировать дальнейшим развитием беспилотных технологий:

  1. Ответственность за нанесение ущерба.
  2. Ненадежность программного обеспечения.
  3. Потеря рабочих мест людьми, чей род деятельности связан с вождением транспортных средств.
  4. Минирование беспилотных автомобилей.

Несмотря на то, что беспилотный транспорт подразумевает под собой полное отсутствие водителя, при тестировании роботакси этот процесс все же контролировался рядом сидящим оператором, который следил за безопасностью работы системы.

Единственная проблема, с которой может столкнуться производитель беспилотных автомобилей – бюрократическая. Во многих странах на законодательном уровне запрещено проводить тестирование беспилотников без водителей на дорогах общего пользования. Тем не менее, прогресс неизбежен, и власти некоторых стран дали некоторые послабления по этому поводу: так, в штате Калифорния и некоторых регионах Китая разрешено проводить испытания без водителя.

Для организации всеобщей безопасности сфера роботизированных такси нуждается в особо тщательном подходе со стороны разработчиков. Большая часть такси будут являться частью автопарков, занимающихся продажей поездок, и в этих транспортных средствах будут присутствовать встроенные аппаратные и программные средства защиты. Контролировать, анализировать и управлять поведением автомобилей будут облачные операционные центры, которые также, путем отслеживания сетевого взаимодействия, будут находить определенные паттерны, чтобы минимизировать вероятность возникновения внештатных ситуаций.

Для улучшения работы алгоритмов и модернизации всей системы в целом анализ работы автопарков будет осуществляться на протяжении ближайших лет (а может и десятков лет). От успешности или неуспешности этих исследований будет зависеть реакция общественности: готова ли она полностью доверить свою жизнь роботизированному алгоритму или же водитель в лице живого человека гораздо надежнее и безопаснее в этом плане?

Тестовые автомобили уже собирают дорожную информацию и сведения об изменениях дорожных условий, и по мере продолжения развертывания сервисов эти процессы будут продолжаться и набирать обороты.

Особо актуальная тема применение беспилотных технологий на транспорте в настоящее время – конец 2020 года. В разгар пандемии коронавируса многие люди стараются максимально ограничить круг взаимодействия с окружающими. Поездка на работу в общественном транспорте, поход за продуктами и любые другие передвижения по городу повышают вероятность заразиться вирусом. Но проблема становится решаемой, когда человека переводят на дистанционный режим работы, а поход в магазин замещает онлайн-покупка необходимых товаров с доставкой этих товаров прямо до места проживания. К тому же доставку осуществляет не курьер, а беспилотное транспортное средство.

На данный момент линейка автономных курьеров представлена двумя типами устройств: устройства, перемещающиеся по тротуарам, и автомобили, выезжающие на дороги общего пользования.

Выезжая на дорогу, беспилотные транспортные средства для доставки товаров будут пользоваться системами навигации с помощью дорожных данных и карт. Следовательно, эта информация нуждается в постоянном обновлении, и это становится возможным, когда каждый отдельно взятый беспилотный курьер собирает информацию о маршруте в процессе езды и в дальнейшем распространяет ее между всеми устройствами автопарка [3].

Для клиентов подобных сервисов решающее значение будут иметь данные о том, какие товары загружены в автомобиль, и когда они будут доставлены.

Опыт компании «Яндекс» показывает, что беспилотные технологии на основе искусственного интеллекта, а именно применение нейронных сетей, улучшает время доставки, упрощает её, а также минимизирует затраты. Для клиентов – это безусловная экономия средств и времени.

Внедрение беспилотных технологий в железнодорожный транспорт происходит уже с середины прошлого столетия, например, в 1957 году был создан экспериментальный комплекс автономного движения для поездов пригородного назначения. Однако в отличии от автомобилей, он включал в себя четыре степени градации влияния человека на управление составом [5].

Первый и второй уровни активно используются практически во всех поездах ОАО «РЖД». Применение данных технологий значительно понижает утомляемость машиниста и дает выигрыш по энергопотреблению и точности исполнения графика движения.

Третий уровень свидетельствует об оснащении локомотива функцией технического зрения. Эта технология предполагает возможное отсутствие машиниста в кабине поезда.

Четвертый уровень предполагает полное отсутствие машиниста на борту и может быть реализуем следующим образом: необходимо провести существенные изменения в конструкции локомотива – установить автоматические выключатели, которые будет невозможно взвести снова при их срабатывании без присутствия человека на борту.

Поскольку третий и четвертый уровни достаточно сложны в реализации, компании, занимающиеся реализацией таких технологий, автоматически записываются в ряд ведущих компаний. В их число входят: Alstom, АО «НИИАС», Siemens, Thales, SNCF.

Компания ОАО «РЖД» одной из первых в мире взялась за разработку автономных железнодорожных транспортных средств. Так, на станции «Лужская» в 2015 году стартовал проект по автоматизации движения, где АО «НИИАС» выступил интегратором проекта и разработчиком базовых технологий [5].

Первым делом необходимо достигнуть второго уровня автоматизации, когда машинист при штатных условиях организации маневровой работы не использует органы управления локомотивом.

При использовании рядовых маневровых локомотивов управление движением осуществляется посредством передачи голосовых команд от диспетчера к машинисту с заданием соответствующих маршрутов (включением сигналов светофоров и переводом стрелок, например). Но данный процесс должен быть несколько изменен – голосовое общение заменено на систему команд, передающихся по защищенному радиосигналу. И технически управление локомотивами было построено на следующей базе:

  • надежной цифровой радиосвязи;
  • единой цифровой модели станции;
  • получения информации о заданных маршрутах, положении стрелок и сигналов реализовано с помощью взаимодействия с системой электрической централизацией.

К 2017 году на станции «Лужская» было успешно реализовано движение нескольких локомотивов, которые обладали функциями беспилотников и могли пребывать в полностью автоматическом режиме.

Но необходимо сделать следующее замечание: машинист нужен для контроля безопасности, поэтому попрощаться с этой профессией насовсем не получится еще долгие годы. Живой человек необходим для предупреждения и решения внештатных и аварийных ситуаций, которые могут возникнуть в процессе эксплуатации беспилотной машины.

В настоящее время в нашей стране на железнодорожном транспорте проводят испытания по применению камер, радаров, беспилотных летающих средств на основе искусственного интеллекта для обнаружения препятствий на железнодорожном пути. Радары дают хорошие результаты с минимальными помехами. В случае снегопада или дождя наблюдается не критическое отклонение от нормы дальности обнаружения препятствий.

Одна из серьезных проблем, которую могут ожидать создатели (производители) беспилотников – социальная: синдром Луддита – яркое тому подтверждение. В истории уже были моменты, когда автономные машины и конвейеры, поступая в широкий оборот, лишали людей рабочего места [6]. Следовательно, люди видят в этой технологии не помощника, как планировалось, а, скорее, конкурента. Но и эта задача становится вполне решаемой, и в ущерб некоторым профессиям, на замену которым пришли беспилотные технологии, обязательно придут и те, которые будут требовать от человека профессиональной, профильной квалификации, чтобы работать с технологией искусственного интеллекта, и в дальнейшей перспективе успешно развивать это направление.

На мой взгляд, серьёзной проблемой для беспилотных технологий на транспорте может стать непредсказуемые действия пешеходов, водителей и других участников дорожного движения. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта заставляют транспортное средство соблюдать все правила дорожного движения – показывать повороты, пропускать пешеходов, соблюдать скоростной режим и так далее. Но алгоритмам придётся иметь дело с теми, кто превышает скорость, не пропускает пешеходов и другие транспортные средства, проезжает на красный – правонарушения можно перечислять бесконечно. Также существует этическая проблема. Что, если на дорогу выбегают двое детей, и у алгоритма возникает дилемма: сбить детей или свернуть и врезаться в фонарный столб, что может нанести вред водителю и пассажиру в транспортном средстве. Над этим вопросом давно задумываются не только инженеры проектировщики и программисты алгоритмов для беспилотных машин, но и психологи, философы. Этих вопросов огромное количество, и на их основе психологи и инженеры по искусственному интеллекту будут выстраивать действия работы алгоритма в сложившейся ситуации.

В критический момент живой водитель мгновенно оценивает все риски и находит лучшее решение, он понимает не только все последствия, но и принимает решение исходя из моральной и юридической ситуации. Человек оценивает риски, и только ему нести ответственность за свой поступок, а робот выбирает действие, которое прописано в алгоритме инженерами.

Внедрение технологии искусственного интеллекта в сферу транспорта – оправданное и вполне ожидаемое явление, которое стало особо актуальным на стыке 2019-2020 годов, в частности, в сферах общественного транспорта и доставки товаров – речь идет о вышеупомянутой пандемии новой коронавирусной инфекции и стремлении людей максимально обезопасить себя путем ограничения лишних связей с незнакомыми людьми. Продолжая развивать данное направление, человечество в очередной раз значительно упростит некоторые моменты, связанные, например, с перевозкой людей и доставкой грузов.

Список литературы

  1. Искусственный интеллект [Электронный ресурс]: Википедия. Свободная энциклопедия. URL: https://goo.su/42uf.
  2. Перспективы беспилотного транспорта в России [Электронный ресурс]. URL:  https://goo.su/42uF.
  3. Интернет автомобилей: первые шаги к беспилотной езде [Электронный ресурс]. URL:  https://habr.com/ru/company/itelma/blog/518166/.
  4. Развитие беспилотных технологий на железнодорожном транспорте[Электронный ресурс]. URL:  https://habr.com/ru/post/502202/.
  5. Промышленная революция [Электронный ресурс]: Википедия. Свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Промышленная_революция.

Предоставляем бесплатную справку о публикации,  препринт статьи — сразу после оплаты.

Прием материалов
c по
Осталось 6 дней до окончания
Размещение электронной версии
Загрузка материалов в elibrary