Владимир, Владимирская область, Россия
Владимир, Владимирская область, Россия
Рассмотрены современные направления применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в проектировании автомобильных дорог, включая автоматизацию проектных процессов, обработку инженерных данных, моделирование транспортных потоков для повышения эффективности функционирования дорожно-транспортной инфраструктуры. Представлен обзор текущего состояния и тенденций развития ИИ в дорожной отрасли на примере практик, реализуемых в Российской Федерации. Особое внимание уделено внедрению систем «цифрового двойника», обеспечивающих комплексную интеграцию ИИ в процессы моделирования и принятия управленческих решений. Отмечены ограничения, связанные с представлением больших объемов достоверных сведений, сложностью адаптации алгоритмов к нормативной базе и необходимостью экспертной оценки результатов. Показаны перспективы развития таких технологий в контексте устойчивого развития дорожной отрасли.
автомобильные дороги, автоматизированное проектирование, искусственный интеллект, эффективность, нейронные сети
1. Евсеев В.И. Искусственный интеллект в современном мире: надежды и опасности создания и использования // Аэрокосмическая техника и технологии. 2023. Вып. 1. С. 16-34. EDN: https://elibrary.ru/BFCYAZ
2. Mokshanov M. The use of artificial intelligence in data analysis: an overview of the current state and future directions // Universum: technical sciences. 2024. № 5 (122). P. 40-48.
3. Дорожная карта развития «сквозной» цифровой технологии «нейротехнологии и искусственный интеллект» в России. М., 2019.
4. Официальный сайт Mэра Москвы. "Цифровой двойник Москвы" [Электронный ресурс]. URL: https://www.mos.ru (дата обращения 18.07.2025).
5. Навой Д.В., Капский Д.В., Филиппова Н.А., Пугачев И.Н. Анализ мирового опыта в применении искусственного интеллекта в системах управления дорожным движением различного уровня // Системный анализ и прикладная информатика. 2024. Вып. 1. С. 26-36. DOI: https://doi.org/10.21122/2309-4923-2024-1-26-36; EDN: https://elibrary.ru/YFVQAE
6. Бачурина С.С. Информационное моделирование: методология использования цифровых моделей в процессе перехода к цифровому проектированию и строительству. Переход к цифровому проектированию и строительству. Методология. М.: ДМК Пресс, 2021. 128 с.
7. Ayhan B., Tokdemir O. Safety assessment in megaprojects using artificial intelligence // Safety Science. 118. P. 273-287. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2019.05.027
8. Bang S., Olsson N. Artificial Intelligence in Construction Projects: A Systematic Scoping Review // Journal of Engineering, Project, and Production Management. 2022. № 12 (3). P. 224-238.
9. Newcastle Systems. How Artificial Intelligence is Changing Warehouse Operations. 2021. [Электронный ресурс]. URL: https://www.newcastlesys.com/blog/how-artificial-intelligence-is-changing-warehouse-operations (дата обращения 18.07.2025).
10. McKinsey&Company. Succeeding in the AI supply-chain revolution. 2021. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/our-insights/succeeding-in-the-ai-supply-chain-revolution (дата обращения 18.07.2025).
11. Ладыгина О.В., Бессонов И.А. Проблемы организации транспортной системы города Ярославля // Умные композиты в строительстве. 2025. Т. 6. Вып. 3. С. 62-75. DOI:https://doi.org/10.52957/2782-1919-2025-6-3-62-75. EDN: https://elibrary.ru/HWZASS
