ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В РАМКАХ РАЗВИТИЯ ESG-ПОДХОДОВ В ТРАНСПОРТНОЙ ОТРАСЛИ

Целью данной работы является разработка модели взаимодействия зеленой энергетики и беспилотного транспорта с учетом ESG-подходов для повышения эффективности работы логистических операций в условиях изменчивой экономической системы. Предлагаемая модель способствует ускорению достижения целей "зеленого роста" в Российской Федерации, кратно увеличив показатели эффективного использования энергетики и повышения безопасности на всех видах транспорта с дальнейшей оптимизацией логистики с помощью использования технологий беспилотного транспорта и искусственного интеллекта.

 

В экономике, где применяются цифровые технологии, все чаще возникают трудности с логистической поддержкой, по целому комплексу серьезных проблем, в число которых входит недостаточный уровень транспортных мощностей, недостаток кадров, сложность климатических условий для транспортировки грузов и пассажиров, а также перегруженность серверов обработки баз данных, что оказывает серьезное воздействие на эффективность перевозки грузов, увеличивая сроки, стоимость и транспортные расходы.

 

Рисунок 1. Негативные факторы воздействия на логистическую поддержку  

 

На помощь в решении данных задач приходят ESG-системы также известные как (Environmental, Social, and Governance systems) — это набор инструментов, которые позволяют проводить качественную оценку обстановки в экологическом, управленческом и социальном сегменте. Это позволяет выявить слабые стороны бизнеса, с последующим внедрением корректировок и изменений управленческой модели с учетом прошлых ошибок и недочетов, которые привели к негативным результатам. Благодаря этому, риск повторного возникновения негативных последствий от неэффективных управленческих решений может быть сведен к минимуму.

 

ESG-модель, предназначенная для управления, постепенно становятся основополагающим инструментом для оценки и прогнозирования стратегий развития социально-экономической сферы, которые позволяют обеспечить комплексный подход для определения уровня устойчивости предприятия. Интеграция ESG-показателей в процессы принятия решений может также привести к инновационным разработкам и решениям для повышения эффективности и снижению затрат. Помимо этого, ESG-модели могут служить в качестве инструментов оценки воздействия инвестиций и бизнес-решений на окружающую среду и общество в целом.

 

На сегодняшний день существует ряд ключевых сложностей, которые затрудняют развитие транспортной инфраструктуры, значительно снижая эффективность логистических перевозок по наземному, водному и воздушному виду транспортов, в число которых входит следующие трудности:

1. Экологические проблемы
2. Сложные процессы получения и обработки информации
3. Слабый уровень контроля передвижения грузов и пассажиров
4. Наличие человеческого фактора
5. Не развитая система управления логистическими перевозками
6. Излишние финансовые траты
7. Трудное выявление катаклизмов

Рисунок 2. Трудности развития транспортно-логистических механизмов

 

На помощь в поисках наиболее оптимальных и наилучших маршрутов приходят возможности, предоставляемые нейросетями, которые анализируют обстановку в окружающей среде и выдвигают соответствующие рекомендации. Например, пилоты не запускают в небо самолет пока метеостанция не даст зеленый свет, наземный транспорт массово пользуется навигационными системами, которые также помогают предотвратить негативные последствия от внешних факторов, капитаны судов ориентируются на электронную аппаратуру и специализированные программы по расчету курса движения кораблей. Данные программы помогают минимизировать временные и финансовые издержки путем прогнозирования обстановки на предполагаемом маршруте, однако, несмотря на это, у человечества появилась возможность упростить транспортные процессы. Именно нейросети предоставляют возможность пользоваться всеми знаниями человечества с определенными ограничениями, благодаря возможности гибкой настройки алгоритмов.

 

Рисунок 3. Возможности ИИ

 

Еще несколько лет назад развитие цифровых технологий вызывало гораздо больше негативных эмоций такие как страх и недоверие, тем самым порождая фобии у людей, но сейчас очень трудно представить нашу жизнь без искусственного интеллекта, цифровых алгоритмов и прочих программ, которые помогают человеку с выполнением сложных задач, хотя и определенный уровень общественного луддизма сохраняется.

 

Уже сегодня в большинстве российских регионов зарождается тенденция внедрения и использования электромобилей, электробусов, автомобили на газомоторном и на водородном топливе. Мечты человечества о возобновляемых источниках энергии, которые никогда не закончатся, мотивируют людей создавать и разрабатывать более сложные и совершенные механизмы, которые обладают большим коэффициентом полезного действия.

 

Основываясь на расчетах Минпромторга, уже в 2035 году количество автомобилей, оборудованных электрической тягой, может достигнуть 25% на российском рынке, что значительно снизит выбросы продуктов горения топлива в атмосферу и повысит условия жизни в городской среде. На начало 2024 года доля электромобилей составляла около 0,1% или 39 тысяч единиц. Несмотря на столь малый показатель на первый взгляд, важно понимать, что каждый год численность электрокаров стабильно растет на 70–80% в год. [Амосов 1913: 10–19]

 

К сожалению, стоимость электромобиля зачастую выше стоимости бензиновых автомобилей как минимум на 50%. Для развития отрасли экологичного транспорта ежегодна открываются новые станции зарядки, осуществляется субсидирование компаний, которые активно используют электромобили (используемые в отрасли такси или каршеринга), развития собственного производства экологичных аккумуляторов для электротранспорта с возможностью переработки в будущем по истечению запаса ресурса.

 

В феврале 2024 года китайская компания Honor представила широкой общественности подробности об новой разработке, применяемых в собственных гаджетах. Речь идет о новом типе аккумуляторных батарей, которые обладают улучшенными техническими и экологичными характеристиками. Особое внимание уделялось морозостойкости энергонакопителя, что позволит устанавливать в дальнейшем такие же аккумуляторы в автомобили, которые будут эксплуатироваться в более жестких погодных условиях. Утверждалось, что заряд аккумулятора будет равномерно расходоваться даже при морозе в минус 20-25 градусов. Достичь подобного эффекта удалось благодаря кремний-углеродной архитектуре аккумулятора.

 

Помимо этого, новые аккумуляторы более подготовлены под переработку и повторное использование в будущем, что делает данную разработку, действительно выдающейся, так как заявленные возможности могут стать основополагающими технологиями нового типа беспилотного и экологичного транспорта.

 

Разработка новых аккумуляторов имеет внушительную технологическую базу, за счет которой их появление в массовом сегменте стало возможным. Первые серьезные попытки заменить графитовый анод кремниевым предпринимались еще в 2000-х. В частности, о научных изысканиях в этой области сообщали исследователи из Стэнфордского университета в 2007 году и их коллеги из Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории США в 2012 году. За счет способности кремния удерживать в 11 раз больше лития, чем графит, потенциал технологии вынуждал ученых проводить эксперименты один за другим. Вскоре стало ясно, что чистый кремний для этого не подходит из-за повреждений, образующихся в результате изменения объема материала до 300% в процессе эксплуатации (внедрения и экстракции ионов лития).

 

В результате получилась новая технология энергонакопителей, разработанная компанией Honor, совместно с Amperex Technology Ltd. и Group14 Technologies. Как уже было сказано, от классических литий-ионных аккумуляторов они отличаются кремний-углеродным анодом вместо графитового, в то время как в остальном структуры батарей схожи.

 

К 2030 году ожидается, что в Москве весь общественный транспорт будет электрическим (в 2024 году эта доля уже составляет 30%), количество электробусов может достичь и превысить значение в 5,8 тысяч единиц, а в ближайшей перспективе по результатам взаимодоговоренности и покупку патента, в России смогут производить и ставить долговечные и экологичные аккумуляторы в транспорт. Говоря про дизельные автобусы, нужно понимать, что они будут переведены в резерв на случай чрезвычайных ситуаций. Стоимость инвестиций в обновление городской инфраструктуры можно оценить примерно в 250–270 млрд руб.

 

Минэнерго также заявляло, что общий объем мощностей введенных в 2025–2035 годах возобновляемых источников энергии может достичь 12 ГВт (то есть к 2035 году мощность работающих ВИЭ составит свыше 18 ГВт) и на это потребуется 350 миллиардов рублей.

 

Еще в 2022 году предполагалось, что часть общественного транспорта может быть к 2030 году переведена на водород. Но уже тогда эксперты относились к этому скептически в силу отсутствия инфраструктуры для заправки и технологий, позволяющих стабильно и дешево добывать водород.

 

Рисунок 4. Возможности ИИ в авиации 

 

Однако, ожидается несколько приоритетных отраслей развития инфраструктуры российской авиации с использованием искусственного интеллекта. Наиболее активно ведутся исследования и разработки моделей ИИ для грузовых и пассажирских самолетов. Данная технология сможет иметь доступ к полному контролю и управлению воздушного судна в качестве основного помощника пилота. Предполагается, что локальная нейросеть будет отслеживать погоду, местоположение и обстановку как внутри самолета, так и вне его. В случае экстренной ситуации или грубых ошибок пилотов, нейросеть предупредит об опасности или возьмет управление под свой контроль. Основные особенности такой модели будут заключаться в: поиск альтернативной взлетно-посадочной полосы, основываясь на навигационных сервисах, а также на окружающей обстановке при ЧП, что позволит посадить самолет в экстренном режиме без жертв. Через десять лет активнее, чем сейчас, беспилотную авиацию будут использовать в индустрии развлечений — причем не только в рамках почти традиционных световых шоу. Среди неочевидных проектов с участием дронов — спортивная сфера, где он может выступать как устройством, помогающим спортсменам (например, вместо лодки для катания на водных лыжах), так и непосредственно их участником («бои дронов», гонки беспилотных летательных аппаратов, футбол с участием беспилотников и т.д.).

 

В Стратегии развития беспилотной авиации не конкретизируют сроки полного перехода на беспилотную основу, потому что существуют препятствия в нормативно-правовом поле, интересе разработчиков к созданию таких технологий и готовности общества к подобному виду транспорта. Но эксперименты в эту сторону будут все равно продолжаться. Стимулировать развитие беспилотной авиации в ближайшее десятилетие будет и то, что процессы с участием дронов дешевле, чем с их пилотируемыми аналогами (самолетами, вертолетами), в ряде случаев эти процессы могут быть автоматизированы и дополнены функциями с использованием искусственного интеллекта. От отрасли беспилотной авиации государство ожидает действительно высоких показателей. Если еще в 2022 году, согласно Стратегии устойчивого развития, его объем рынка составлял 50 миллиардов рублей, то к 2030-му он может вырасти до 200 миллиардов рублей, а к 2035 году до 225 миллиардов рублей. Ожидается, что количество используемых на отечественном рынке аппаратов вырастет от 370 тысяч единиц. в 2023–2026 годах до 1 миллиона экземпляров к 2035 году.

 

Инвесторы могут влиять на развитие инфраструктуры рынка беспилотной авиации и техники в целом, что может оказывать значительную помощь в проектировании, строительстве и даже на стадии эксплуатации, снижая операционные затраты на мониторинг, небольшие ремонтные работы, доставку грузов или строительных материалов на площадку. Количество инфраструктурных проектов, реализуемых с участием беспилотного транспорта, на наш взгляд, в ближайшее десятилетие будет расти, так как его применение может оптимизировать расходы на создание объектов и их последующую эксплуатацию.

 

Говоря о сфере железнодорожных перевозок возможна, реализация применения в более широких масштабах алгоритмов искусственного интеллекта как в грузовых, так и в пассажирских перевозках.

 

В России первый рейс беспилотного поезда журналисты и его первые пассажиры встречали на одной из станций МЦК 28 августа 2024 года. Состав самостоятельно набирал ход и останавливался на станциях для посадки-высадки пассажиров. После того, как одна часть пассажиров вошла, а другая вышла, машинист закрывал двери "Ласточки", после чего поезд сам отправился в путь. Поезд едет сам, но машинист находится в кабине для контроля, а также открывает и закрывает двери, пояснили в РЖД.

 

Рисунок 5. Уровни автоматизации в поездах ОАО «РЖД»  

 

Следующий уровень автоматизации — четвертый — это поезд без человека в кабине. В РЖД сообщали, что такие составы планируется пустить в 2026 году. Поезд разработают на платформе "Финиста" — российского аналога "Ласточки".

 

В последующем внедрение модуля ИИ позволит еще больше расширить функционал искусственного на железнодорожных перевозках в таких направлениях как: экология за счет более рационального потребления электроэнергии, отслеживание точного местоположения за счет определения ландшафта с помощью искусственного интеллекта и маршрутной карты, а также повышение безопасности, с помощью алгоритмов идентификации угроз.

 

Ставку на беспилотные виды транспорта делают региональные власти: например, в Москве, где в 2024 году ожидается запуск беспилотного трамвая. А в 2026 году полностью беспилотный трамвай планируют запустить в Санкт-Петербурге в режиме «одного окна». Его функции на себя должно взять АО ГТЛК, причем доступ клиентов к продукции планируют обеспечить в формате отраслевого «маркетплейса». Кроме того, государство в рамках национального проекта намерено развивать инфраструктурную, нормативную и технологическую базу для создания и использования беспилотных авиасистем. Еще до утверждения отраслевых стратегии и национального проекта в Москве при участии городских властей и Минпромторга России создали Федеральный центр беспилотных авиационных систем на базе индустриального парка «Руднево», где будут не только создавать отдельные элементы для беспилотных летательных аппаратов, но и тестировать последние.

 

Новая концепция совместного взаимодействия нейротехнологий и железнодорожного транспорта (в том числе трамваи и метропоезда) может стать следующим шагом в будущее, благодаря гибким и адаптированным возможностям ИИ.

 

В разработанной модели, предполагается, что железнодорожный транспорт будет способен автоматически управлять ключевыми процессами, вплоть до контроля сложной обстановки. Поскольку на сегодняшний день необходимо обучать модель ИИ, взаимодействия с окружающем миром и транспортом, то на плечи машинистов ложится большая ответственность по развитию и совершенствования данной технологии.

 

Важно также понимать, что благодаря нейросетям сократится уровень травматизма на железной дороге, благодаря быстроте реакции искусственных моделей, что будет являться серьезным достижением. Так, например, в случае, когда перед поездом в зоне видимости будет находиться объект, который будет мешать передвижению, ИИ сможет самостоятельно до вмешательства человека остановить быстрее и плавнее поезд, что обеспечит более высокий уровень безопасности. Также в случае, если на камеры внутри вагонов попадет особо опасный преступник или террорист, нейросети смогут уведомить в автоматическом режиме сотрудников полиции вплоть до указания на какой станции вышел человек. [3, с. 8].

 

Благодаря данной модели также можно будет не переживать за свою безопасность, ведь благодаря множеству датчиков, будет полное соблюдение правил движения от проезда светофоров и остановки в точный срок на станциях до соблюдения скоростного режима, что в совокупности сделает поездку на железнодорожном транспорте еще более комфортной и безопасной.

 

Данный комплекс мероприятий будет требовать крупные вложения, которые можно будет собрать как с федерального бюджета, так и с помощью инвесторам, но в конечном итоге данные улучшения смогут окупиться в течении за 15-20 лет.

 

Рисунок 6. Модель ИИ на железнодорожном транспорте

 

Если говорить про водный транспорт, то наиболее популярным вопросом данной отрасли также является внедрение искусственного интеллекта на суда разного назначения. Важно отметить факт того, что в зависимости от предназначения корабля и его типа, будут применяться различные модели ИИ. Однако несмотря на это на большинстве кораблей дальнего и малого следования данная технология будет выполнять следующий набор основополагающих функций, к которым относится умеренное и автоматически регулируемые обороты двигателей благодаря расчетам ИИ, исчисление курса маршрутов в пару кликов, благодаря широкому потенциалу и возможностям нейросетей, а также определение погодных катаклизмов и обстановки в целом. Данный набор функционала позволит облегчить жизнь морякам как минимум потому, что не менее 30% обязанностей по расчетным, наблюдательным и контрольным действиям возьмет на себя искусственный интеллект, тем самым рисковые события и негативные последствия, которые могли бы возникнуть в ходе доставки грузов или пассажиров будут сведены к минимуму.

 

Рисунок 7. Модель ИИ на водном транспорте

 

На сегодняшний день, можно выделить три наиболее популярных программам для навигации в водном пространстве. К ним относятся Plan2Nav, Navionics Boating и SeaNav. Данные программы предназначены для планирования, построения и сохранения ранее рассчитанных маршрутов на основании расстояний и азимутов. Однако в силу изменчивости и непостоянности погодных условиях зачастую приходится вновь пересчитывать траектории движения, что достаточно сложно и неудобно. Данная концепция предлагает внедрения локального ИИ в корабли для быстрого принятия действий основываясь на рекомендации нейросети, которая в режиме реального времени будет отслеживать погоду, прокладывать наиболее оптимальные пути следования и в целом заниматься расчетом и контролем большинства важных показателей. Подобная модель взаимодействия алгоритмизации и человека может быть видоизменен в силу гибкости ее применения с учетом дополнительных параметров или наборами функций.

 

Рисунок 8. Модель ИИ на автомобильном транспорте

 

Как наиболее часто используемому виду транспорта, автомобилям крайне необходимо быть как можно более универсальнее, удобнее и экологичнее. Внедрение модуля ИИ позволит без проблем ориентироваться в незнакомых городах благодаря продвинутой системе навигации, которая будет проецировать указатели, основываясь на показатели датчиков и камер автомобиля.

 

На выходе мы получаем внушающих размеров систему взаимодействия искусственного интеллекта с человеком, природой и государством. Для успешной реализации и интеграции столь широкого проекта нужно соблюдать как минимум пять ключевых этапов, в число которых входит организация нового государственного института искусственного интеллекта, обучение и разработка новых ИИ моделей, разработка прототипов, пробные испытания, интеграция и массовое использование данной технологии.

 

Рисунок 9. Стадии массового применения ИИ

 

Предполагается работа сразу четырех подразделений:

1. Подразделение контроля и безопасности
2. Подразделение транспортных технологий
3. Научно-исследовательское подразделение
4. Экологическое подразделение

Каждое подразделение будет взаимодействовать в рамках Министерства Искусственного Интеллекта (МИИ), который должен полноценно работать совместно с другими элементами государства.

 

Концепция работы министерства искусственного интеллекта, может основываться на четырех подразделениях, три из которых будут разрабатывать и реализовывать сложные проекты в транспортной отрасли в строго определенном порядке. Изначально экологическое подразделение выявляет необходимость реализации нового проекта в области ИИ-технологий и экологических программ, после чего научно-исследовательское подразделение начинает разработку новых моделей ИИ. После успешной разработки проводится внедрение в тестовом режиме модулей искусственного интеллекта в различные сектора транспортной инфраструктуры. После ряда тестирований экологическое подразделение проверяет качество работы новых алгоритмов ИИ совместно с подразделением контроля и безопасности. Отличительная особенность четвертого подразделения заключается в том, что оно будет иметь доступ к данным о ходе работы и реализации проектов, что позволит не только оценить качество реализации проекта, но и предоставит возможность контроля трат денежных масс.

 

Данная модель взаимодействия позволит добиться максимально высоких результатов при совместной работе над одним проектом и позволит реализовать запланированную цель в срок до 2040 года, при наличии стабильной и достойной поддержки со стороны всех участников ГЧП.

 

Решение с транспортировкой грузов с помощью нейросетей будет наиболее удачным решением как с экономической, так и с экологической точки зрения. Благодаря нейросетям все участники программы смогут тратить гораздо меньше топлива для перемещения из точки А в точку Б, что снизит в свою очередь количество выхлопных газов в атмосферу.

 

С экономической точки зрения, логистические компании смогут экономить на издержках, штрафах, испорченных грузах и на бензине соответственно. Благодаря нейросетям, люди смогут тратить до пятидесяти процентов меньше на билеты.

 

Помимо этого, при внедрении в поезда, самолеты и автомобили электрической или водородной тяги вовсе может привести к резкому спаду выбросу продуктов сгорания в окружающую среду до 70-80% от сегодняшних показателей. Безусловно данный результат будет достигаться постепенно в размеренном темпе с успехами и трудностями, но сам факт того, что ученые подкрались к возобновляемым ресурсам, энергии действительно впечатляет.

 

Также важно подчеркнуть, что в силу надежности искусственного интеллекта, каждый человек сможет вовремя добираться в нужный пункт назначения, а грузы, которые отправляют предприниматели будут с гораздо меньшей вероятностью утеряны или испорчены в ходе транспортировки от продавца до клиента.

 

Исходя из всего вышесказанного можно с уверенностью сказать о том, что искусственный интеллект – основополагающее звено в устойчивом развитии государство на ближайшие годы. Благодаря его возможностям, человечество может решить вопрос с экологией, безопасностью, излишними издержками и многими другими насущными проблемами, о которых говорилось ранее. Основываясь на концепции развития беспилотного транспорта можно с уверенностью сказать о том, что в сильном государстве он действительно необходим, так как было выявлено достаточное количество предпосылок, которые стимулируют ученых брать новые высоты и принимать смелые вызовы.