В статье рассматриваются основные направления развития цифровизации на транспорте, а также приведены примеры использования новейших инструментов, основанных на базе искусственного интеллекта, для улучшения безопасности, эффективности и устойчивости транспортных систем.

Ключевые слова: цифровизация, транспорт, искусственный интеллект, оптимизация перевозочного процесса.

В современном мире цифровизация является одним из важнейших факторов, определяющих конкурентоспособность и эффективность различных отраслей экономики. Транспортная отрасль не является исключением, и сегодня сталкивается с необходимостью внедрения современных цифровых технологий для оптимизации процессов управления и контроля за транспортными операциями. [6] Внедрение цифровизации позволяет не только сделать транспортировку более безопасной и эффективной, но и внести значительный вклад в устойчивое развитие и улучшение качества жизни граждан. [1] В данной статье мы рассмотрим основные направления развития цифровизации на транспорте, а также перспективы использования новейших технологий для улучшения безопасности, эффективности и устойчивости транспортных систем.

Цифровые инструменты, применяемые в транспортной отрасли, позволяют реализовать множество задач, важнейшими из которых являются повышение безопасности движения за счет мониторинга состояния инфраструктуры и прогнозирования аварийных ситуаций, оптимизация управления транспортными потоками, стимулирование развития новейших транспортных средств и повышение качества обслуживания. [4]

1) Технология виртуальной и дополненной реальности

Технологии виртуальной и дополненной реальности представляют собой потенциально мощные инструменты для улучшения транспортной отрасли в различных аспектах. Их использование подчеркивает потенциал для улучшения обучения, обслуживания и проектирования, что приводит к улучшению эффективности и комфорта как для персонала, так и для пассажиров, и в целом улучшает опыт взаимодействия с транспортной системой.

Виртуальная реальность (Virtual Reality, VR) — это комплексная технология, которая позволяет погрузить человека в увлекательный и полностью виртуальный мир, используя специальные устройства, такие как виртуальные шлемы.

Дополненная реальность (Augmented Reality, AR) — это технология, которая позволяет объединить реальный мир с дополнительной информацией в виде текста, компьютерной графики, аудио и других элементов в режиме реального времени. Это позволяет пользователям видеть и взаимодействовать с виртуальными объектами, которые появляются в реальном окружении.

В отрасли активно используются технологии виртуальной реальности (VR) для обучения различным профессионалам, таким как пилоты, машинисты, водители и капитаны. Они также применяются для удаленного управления беспилотными устройствами.

Технологии дополненной реальности (AR) успешно применяются при цифровой трансформации складских процессов и проведении технического обслуживания и ремонта. [4]

Пример: В МАИ в 2022 году был разработан комплекс, основанный на технологиях виртуальной и дополненной реальности (VR/AR), предназначенный для тренировки и отработки практических навыков обслуживания воздушных судов. [3] Включает в себя виртуальный шлем, коммутационный модуль, контроллеры и перчатки виртуальной реальности. Этот комплекс позволяет создавать симуляцию реального рабочего окружения и эффективно тренировать процессы обслуживания и ремонта авиационной техники.

2) Робототехника

Робототехника — это отрасль машиностроения, которая занимается разработкой, созданием и эксплуатацией автоматических систем и устройств, способных самостоятельно выполнять определенные задачи.

В робототехнике широко используются технологии для автоматизации складов, контейнерных терминалов и различных видов беспилотных транспортных средств, которые часто сочетаются с беспроводной связью и системами видеонаблюдения.

При роботизации складов внедряются различные решения, такие как тележки для перемещения грузов, роботизированные системы хранения, экзоскелеты, манипуляторы, а также системы для перемещения и сборки грузов.

Контейнерные терминалы также получают преимущества от робототехники с помощью самодвижущихся тележек для перевозки контейнеров и роботов-кранов, которые автоматически выполняют задачи по перемещению и обработке контейнеров.

Пример: В 2023 году Яндекс начал использовать складские роботы собственной разработки.

3) Квантовые технологии

Квантовые технологии — это современное направление науки и техники, связанное с использованием свойств квантовой механики для создания новых технологий и применений. В настоящее время квантовые технологии исследуются в различных областях, включая транспортную отрасль.

На транспорте применяются квантовые вычисления и квантовые коммуникации. Квантовые вычисления используются для оптимизации цепочек поставок, хотя в настоящее время такие проекты в основном находятся в стадии пилотных проектов за рубежом. Квантовые коммуникации, с другой стороны, используются для шифрования передаваемых данных с использованием квантового распределения ключей шифрования. В России разработкой данного технологического направления занимается РЖД (Российские железные дороги). Они активно работают над внедрением и развитием квантовых коммуникаций и их применения в различных сферах, включая транспортную инфраструктуру.

Пример: В рамках национальной программы «Цифровая экономика», РЖД разрабатывает и внедряет квантовые сети. Эти сети базируются на собственных оптоволоконных кабелях и предназначены для работы с традиционными сетями связи. Они будут использоваться как для целей РЖД, так и для защищенной передачи данных других организаций.

В 2021 году была запущена первая линия квантовой сети между Москвой и Санкт-Петербургом. Планируется, что к 2024 году будет создано квантовых сетей на протяжении 7000 километров. Это позволит обеспечить мощные и безопасные коммуникации между различными участками железнодорожной инфраструктуры и оперативно обмениваться информацией с другими организациями.

4) Искусственный Интеллект

Искусственный интеллект играет ключевую роль в транспортной отрасли, помогая создать более безопасные, эффективные и удобные транспортные системы для всех участников перевозочного процесса.

Искусственный интеллект (ИИ) — технология, позволяющая системе, машине или компьютеру выполнять задачи, требующие разумного мышления, то есть имитировать поведение человека для постепенного обучения с использованием полученной информации и решения конкретных вопросов. В транспортной отрасли уже нашли применение несколько технологий искусственного интеллекта, перечислим основные из них: распознавание изображений, распознавание речи, интерпретация естественного языка и интеллектуальная поддержка решений.

Распознавание изображений находит свое применение в беспилотном транспорте, анализе загруженности дорог, выявлении инцидентов и сканировании номерных знаков, а также в системах транспортной безопасности.

Распознавание речи и анализ естественного языка играют важную роль в автоматизированных системах взаимодействия пассажир-перевозчик.

И наконец, интеллектуальная поддержка решений используется в беспилотном транспорте, цифровых помощниках, искусственных интеллектуальных системах для автомобильных дорог и городских агломераций, а также для управления общественным транспортом.

Пример: ИИ-система «ИТС Москвы» является передовым инструментом для обеспечения безопасности и эффективности дорожного движения. Она применяет технологию распознавания изображений для обнаружения нарушений ПДД и оценки загруженности дорог. Более того, система предоставляет интеллектуальную поддержку в принятии управленческих решений, включая управление светофорами. «ИТС Москвы» постоянно совершенствуется и с 2023 года ее камеры смогут распознавать нарушения ПДД водителями СИМ. Не сложно заметить, что «ИТС Москвы» является одной из самых мощных и эффективных систем данного рода в мире, а ее ситуационный центр — самый современный в Европе.

Для отлаженной и бесперебойной работы, необходимо обратить внимание на стандарты безопасности. Нужно определить стандарты безопасности в условиях нашей страны для реализации внедрения ИИ. [5]

Для этого необходимо опробовать стандарты безопасности в пилотных зонах и в проектах, чтобы убедиться в их состоятельности, после этого закрепить стандарты в форме законов и нормативных актов.

Возможные ошибки внедрения повсеместно ИИ в транспортной области — чрезмерная автоматизация. Не нужно пытаться внедрить сразу по всей стране, нужно последовательно на пилотных проектах. [2]

Нужно проработать механизм обновления ИИ, нужно предусматривать оптимальный период обновления ПО ИИ, а также других механизмов.

Важно обеспечить прозрачность алгоритмов ИИ. Люди должны определить как алгоритм действует в той или иной ситуации — должны быть разработаны моральные нормы поведения ИИ, например, в случаях, когда нельзя избежать аварии ИЛИ внедренный в автомобиле должен решить — врезаться в столб и разбить автомобиль или спасти чью-то жизнь. [2]

Эти вопросы должны быть реализованы в единой стратегии развития ИИ в транспортной области.

Необходимо разработать системы взаимодействия ИИ между собой.

Рассмотрим информационные системы, разработанные на базе искусственного интеллекта, активно применяемые в транспортной и смежных отраслях Российской Федерации в рамках отечественной цифровизации в эпоху Международных санкций.

Система навигационных решений — ГЛОНАСС

(GLONASS) — это российская разработка, которая обеспечивает точное позиционирование объекта в пространстве с минимальной погрешностью. Для определения координат используется специальное оборудование, которое при поддержке наземной инфраструктуры связывается с сетью спутников, выведенных на околоземную орбиту.

Основное направление — автоматизированная информационная система «Эра-ГЛОНАСС». Сейчас в системе более 10 миллионов автомобилей, а всего в России 55 миллионов автомобилей. В ближайшее время планируется подключение всех автомобилей.

31 августа приняты новые стандарты системы «Эра-ГЛОНАСС», будет произведено внедрение системы предотвращения ДТП, а именно информирование в пути следования, например, появление гололеда, дорожных работ, транспортных происшествий.

Начинается внедрение с помощью «Эра-ГЛОНАСС» инструментов для персональной защиты граждан (мобильные приложения, кнопки, брелки и др. устройства), которые смогут обеспечить безопасность.

Развитие ГЛОНАСС идет в двух больших направлениях — защита информации и навигационные технологии.

В России создается первый свой подключенный к системе автомобиль «Нева» похожий по своим функциям на автомобиль тесла.

Также к системе «Эра-ГЛОНАСС» будут присоединены маломерные суда, яхты, воздушные и легко-воздушные суда для мониторинга, организации движения и вызова экстренных служб.

Многие сервисы для сельхозпродукции, авиации, навигации стали недоступны.

В условиях нынешней радиоэлектронной борьбы необходимо создание помехоустойчивой аппаратуры.

Нужно:

– создать необходимую инфраструктуру и аппаратуру,

– создать специализированного оператора, который при помощи «Эра-ГЛОНАСС» сможет предоставлять точную навигацию зарегистрированным пользователям.

Российская система передачи авиационных сообщений — информационная система «авиационная сервисная платформа»

Началось с того, что после ситуации в мире очень срочно понадобилась замена для передачи авиационных сообщений. Нужно было за год сделать систему, которую в Швейцарии создавали 70 лет.

Отдельная сложности вызывал вопрос, касающийся защиты персональных данных, построение защищенных каналов связи.

«Авиационная сервисная платформа» — это, в первую очередь, это сервис доставки авиационных сообщений. Помимо внутренней связи программа включает в себя передачу сообщений во внешний мир (международное сообщение).

У пользователей есть свой личный кабинет с защитой от нежелательных сообщений, где они могут отправлять сообщения, покупать билеты, изменять класс поездки, делать пометки о состоянии здоровья, отменять перелет.

Эта система интегрируется с международными системами передачи информации о перелетах и пассажирах.

К этой системе уже подключены 40 крупных аэропортов России, 16 находятся в стадии подключения, и с ней работают крупнейшие российские авиакомпании, такие как Аэрофлот.

Также идет развитие сообщения системы «Борт-Земля» это замена сервису «Акатц», потому что помимо мессенджера не земле потеряли сообщения, которые приходят на борт. На текущий момент идет работа над созданием трекера для мониторинга воздушных судов, а также системы передачи сообщений с борта на землю и их обработки, чтобы определять местонахождение воздушных судов, их состояние, передавать на борт метеорологическую информацию и любые ограничения.

Заключение

Цифровизация транспортной отрасли предоставляет внушительный ряд возможностей для улучшения эффективности, безопасности и удобства для участников перевозочного процесса на всех видах транспорта. Внедрение современных технологий, таких как искусственный интеллект, виртуальная реальность, робототехника и квантовые технологии, предлагает решения для оптимизации транспортных процессов, улучшения мобильности, снижения негативного воздействия на окружающую среду т повышения качества обслуживания на транспорте.

Литература:

1. Балабанова А. В. Возможности электронного маркетинга и электронных коммуникаций для современности. Путеводитель предпринимателя. 2018. № 39. С. 23–35.
2. Борисов А. В. Транспортный комплекс Российской Федерации в контексте обеспечения правопорядка. Расследование преступлений: проблемы и пути их решения. 2019. № 3 (25). С. 45–48.
3. Власов А. В., Едигарева Ю. Г. Трансформация сферы услуг в контексте развития цифровой экономики. Ученые записки Российской Академии предпринимательства. 2019. Т. 18. № 2. С. 96–103.
4. Горин В. С., Степанов А. А., Мищенко Е. А. Цифровизация как фактор развития транспортно-логистической отрасли в области управления операционными процессами «цифрового» транспорта и логистики. Современная экономика: проблемы и решения. 2020. № 2 (122). С. 73–82.
5. Кушнир А. М., Дмух А. Н. Цифровизация экономики: теоретико-методологические и практические аспекты. Вестник Юридического института МИИТ. 2019. № 2 (26). С. 68–78.
6. Рустамова И. Т. Теоретико-методологические аспекты обеспечения устойчивости развития предприятий сферы услуг на основе формирования эффективной системы управления нематериальными активами. Москва, 2017.