27. ИИ и Транспорт
Текст видео

Приветствую всех курсантов. Мы продолжаем на курс по основам Искусственного Интеллекта, это двадцать седьмое занятие, и я — Роман Душкин. Сегодня мы рассматриваем прикладные аспекты ИИ, и изучаем возможности по применению технологий Искусственного Интеллекта в транспортной отрасли.

Транспорт и транспортные системы — это моя слабость, так как я очень много времени и сил посвятил проектам именно в области транспорта на железных и автомобильных дорогах. Ну вы могли это понять уже по тому, как я часто упоминаю, например, автономные автомобили. Однако транспорт — это одна из базовых систем любой экономики. Без транспорта и транспортной доступности было бы очень сложно вести экономическую деятельность, особенно на больших масштабах расстояний. Поэтому транспортные системы шести модальностей всегда находятся в зоне повышенного внимания любого государства. Шесть модальностей, про которые я сказал, это — автомобильный, железнодорожный, речной, морской, воздушный и трубопроводный виды транспорта. В развитых экономических системах все они очень востребованы и широко используются, в том числе в рамках мультимодальных перевозок и в рамках интеграции между государствами, макрорегионами и даже континентами.
Как обычно, давайте посмотрим, где технологии Искусственного Интеллекта могут быть применены и как они могут улучшить показатели транспортной отрасли. Начнём, как это у нас водится, с самого верхнего уровня. Могу ответственно заявить, что как раз в области транспорта с использованием Искусственного Интеллекта более или менее всё нормально, так как практически все акторы транспортной отрасли так или иначе занимаются этим в рамках развития так называемых Интеллектуальных Транспортных Систем. Работы в этом направлении ведутся, быть может, с конца 1990-ых годов, и к настоящему моменту имеется огромное количество как национальных стандартов, так и различных конкретизированных технологий, которые используют отдельные элементы и технологии Искусственного Интеллекта.

Давайте дадим определение Интеллектуальной транспортной системе. Есть много различных вариантов, но я придерживаюсь своего собственного. Итак, Интеллектуальная Транспортная Система — это интегрированная автоматизированная система, которая, используя интеллектуальные и инновационные методы организации и управления, предоставляет участникам транспортной отрасли сервисы по координированию, планированию, информированию, повышению уровней безопасности и эффективности использования транспортных сетей. Традиционно под ИТС подразумевается только автомобильный транспорт, однако разносторонняя интеграция с транспортом иных модальностей подразумевается.

Теперь давайте рассмотрим, что же делает Интеллектуальную транспортную систему именно интеллектуальной? Ведь её функции вполне могут исполняться обычными автоматизированными системами управления. Поэтому, функциональность ИТС должна обладать рядом свойств. Во-первых, ИТС должна уметь интерпретировать получаемые данные «на лету». Это как раз и есть тот самый анализ больших данных, поиск и выявление закономерностей в состояниях объекта управления и использование этих находок в своей работе. Во-вторых, ИТС должна уметь диагностировать своё собственное состояние. Самодиагностика — это важный элемент интеллектуальности, и он, в свою очередь, также основан на постоянном анализе и интерпретации данных о состоянии своих элементов. В-третьих, ИТК, конечно же, должна осуществлять мониторинг текущего состояния объекта управления. А в-четвёртых, она должна уметь моделировать и прогнозировать будущие состояния объекта управления и своего собственного. В-пятых, ИТС должна уметь планировать свои реакции на будущие состояния. Планирование используется в функциях ИТС для подготовки будущих действий на основании прогнозов с дальнейшим сравнением прогноза, плана и факта с передачей отклонений по обратной связи в модель, используемую для прогнозирования, для её актуализации и перекалибровки. Тем самым готовится почва для обучения системы. Кроме того, планирование является важнейшей предпосылкой управления. Соответственно, в-шестых, ИТС должна уметь обучаться, что может происходить как автоматически, так и на основании наблюдения за действиями операторов. В-седьмых, должна уметь управлять своим объектом в разных режимах, переключаясь в них на основании своего прогноза и поступаемых фактических данных. Очень важно, чтобы в конечном итоге ИТС использовалась для управления в кризисных ситуациях, что позволит смягчить последствия. И, наконец, в-восьмых, ИТС должна быть автономной. Пока степень автономности низкая, ИТС используется для поддержки принятия решений. Но чем больше становится интеллектуальности, тем более автономной должна быть ИТС. И такой аспект функциональности ИТС должен стать той целью, к которой необходимо стремиться при проектировании и реализации системы.
Реализация подобной системы, конечно же, требует огромных затрат и большого объёма времени. Как и в случае интеллектуализации государственного управления, здесь может быть два подхода — сверху и снизу. Но, как обычно, превалирует подход снизу, поскольку уже существует огромное количество «низовых» систем, охватывающие отдельные функции и аспекты транспортной отрасли. Давайте к ним и перейдём.

Про автономные автомобили мы уже говорили. А что если система управления маршрутами для них будет централизованной, и это получится как бы царица с роем муравьёв? В этом случае роль «царицы» должна выполнять интеллектуальная система планирования и контроля, которая должна находить решение огромного количества задач движения по графу дорог с учётом временных ограничений. Если такое реализовать, то можно будет забыть о пробках, светофоры будут не нужны, движение будет безостановочным, количество автомобилей сократится, количество выбросов в атмосферу сократится ещё больше. В общем, будет очень хорошо.

Но такая система — дело довольно далёкого будущего. Сегодня же, когда автономных автомобилей на дорогах общего пользования ещё нет, надо как-то оптимизировать движение как на отдельных перекрёстках, так и на сети автомобильных дорог. Это достигается различными методами, самыми интересными и последними из которых являются методы адаптивного управления. Адаптивное управление, по сути, это подстройка времени переключения фаз светофоров в соответствии с потребностями на пересекающихся направлениях с учётом пешеходного траффика. Для одного перекрёстка решить эту задача довольно непросто, но вполне возможно. Для зоны адаптивного управления — очень тяжело, но тоже возможно. Чем больше зона и чем больше в ней светофорных объектов, тем тяжелее. Ну и на полной улично-дорожной сети таких городов, как Москва, решить эту задачу невозможно практически, а про аналитическое решение никто не знает.

Я как раз занимаюсь разработкой Интеллектуальных Транспортных Систем и участвую в создании систем адаптивного управления на светофорных объектах и улично-дорожных сетях. Уже есть успешные внедрения в нескольких городах-милионниках. Так что скоро дорожное движение будет нашим. На этом спешу закруглиться. Мы изучили то, что такое интеллектуализация транспортной отрасли и как методы Искусственного Интеллекта могут помочь. Теперь переходите к домашнему заданию, выполняйте тесты и жду ваших вопросов. Пока.
Самостоятельная работа
Задание 1

Прочесть все материалы по ссылкам выше

Задание 2

Сдать проверочный тест
Есть вопросы? Отлично, задавайте!
Предыдущие уроки
Урок № 1: ИИ и две зимы здесь
Урок № 2: ИИ и междисциплинарные исследования здесь
Урок № 3: Две парадигмы здесь
Урок № 4: Интуитивный подход и тест Тьюринга здесь
Урок № 5: Символьный и логический подходы здесь
Урок № 6: Агенты и роевой интеллект здесь
Урок № 7: Гибридный подход здесь
Урок № 8: Гибридный подход здесь
Урок № 9: Некоторые мифы об ИИ — 1 здесь
Урок №10: Некоторые мифы об ИИ - 2 здесь
Урок №11: Некоторые мифы об ИИ — 3 здесь
Урок №12: Правда об ИИ - 1 здесь
Урок №13: Правда об ИИ - 2 здесь
Урок №14: Правда об ИИ - 3 здесь
Урок №15: Несколько успешных примеров ИИ-проектов — 1 здесь
Урок №16: Несколько успешных примеров ИИ-проектов — 2 здесь
Урок №17: Несколько успешных примеров ИИ-проектов — 3 здесь
Урок №18: Философия ИИ здесь
Урок №19: Прикладное 1: ЭС и СППР здесь
Урок №20: Распознавание образов здесь
Урок №21: Чат-боты здесь
Урок №22: Творчество здесь
Урок №23: Автономные автомобили здесь
Урок №24: Роботы и аватары здесь
Урок №25: ИИ и Государственное управление здесь
Урок №26: ИИ и Безопасность здесь