Искусственный интеллект в транспортном комплексе

СОСТОЯЛСЯ ЭКСПЕРТНЫЙ КРУГЛЫЙ СТОЛ «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ТРАНСПОРТНОМ КОМПЛЕКСЕ»

В онлайн-мероприятии, организованном АНО «Индустрия безопасности», эксперты обсудили вопросы, связанные с цифровизацией транспортной отрасли, внедрением интеллектуальных транспортных систем (ИТС), использованием беспилотного автотранспорта, автоматизацией ряда процессов по обеспечению безопасности движения с применением технологий ИИ.

Директор дирекции информационной безопасности ФГУП «ЗащитаИнфоТранс» Сергей Зеленый отметил необходимость обеспечения информационной безопасности высокоавтоматизированных транспортных средств (ВАТС) с привлечением к процессу специалистов по информационной безопасности (ИБ). Также он рассказал о важности взаимодействия и обмена информацией между ВАТС и системами управления дорожным движением в структуре ИТС.

«Сегодня Минтрансом России совместно с экспертным сообществом разработан и утвержден комплекс мероприятий по тестированию и поэтапному вводу в эксплуатацию на дорогах общего пользования ВАТС без присутствия инженера-испытателя в салоне, – подчеркнул Сергей Зеленый. – Комплекс мероприятий предусматривает опытно-коммерческую эксплуатацию ВАТС в отдельных субъектах РФ. Реализация мероприятий позволит в период до 2024 года создать необходимые правовые условия для внедрения ВАТС в транспортный комплекс страны.

Обязательным условием является обеспечение безопасности участников дорожного движения и соблюдение установленных норм и правил. Согласно законопроекту о беспилотных транспортных средствах (БТС), участвовать в дорожном движении смогут беспилотные автомобили, прошедшие оценку соответствия требованиям безопасности, установленным специальным техническим регламентом Таможенного союза. Также принята концепция обеспечения безопасности дорожного движения с участием БТС на автомобильных дорогах общего пользования».

Директор Академии интеллектуальных транспортных систем в автомобильно-дорожном комплексе ФГАОУ ВО РУТ (МИИТ) Султан Жанказиев рассказал о процессах формирования технических нормативов и стандартов в области автономного транспорта, включая ВАТС, беспилотные авиационные системы (БАС), беспилотные и безэкипажные транспортные средства других модальностей, а также о компетенции и взаимодействии технических комитетов (сейчас их 8, а планируется 14), занимающихся этими вопросами.

Заместитель генерального директора АО «НИИАС», технический руководитель проектов по беспилотным поездам Санкт-Петербургского филиала АО «НИИАС» Павел Попов обратил внимание участников круглого стола на то, что требования по безопасной эксплуатации транспорта сформулированы для ТС, управляемых человеком. Для систем автономного движения с использованием технологий ИИ такие требования должны быть сформулированы. «Сегодня мы создаем центры дистанционного контроля управления, где все беспилотные поезда контролируются человеком, – рассказал он. – Но человек «предназначен» только для действий в нештатных ситуациях. В ситуациях штатных система работает автономно. Я думаю, такой подход применим для любого беспилотного транспорта. В первую очередь это касается беспилотного такси на автомобильных дорогах, внедрение которого, по моему мнению, должно наступить в самое ближайшее время».

Также Павел Попов отметил, что для повышения уровня безопасности на транспорте могут применяться системы дополненной реальности, в которых видимая картина транспортной обстановки обогащается формируемой с использованием ИИ разметкой (например, дальность до препятствия, скорость перемещения, возможность пересечения траектории движения ТС и др.), подсказывающей машинисту/водителю оптимальное решение.

Эксперт дирекции по научным проектам НИУ ВШЭ Татьяна Усманова проинформировала о разработке первой редакции стандарта на способы испытаний систем контроля состояния водителей с использованием технологий ИИ. «Искусственный интеллект применяется для распознавания событий, связанных с состоянием и действиями водителя, – пояснила она. – К ним относятся: сонливость, микросон (кратковременный сон длительностью от долей секунды до полуминуты. – Ред.), отвлечение водителя от дороги, прием пищи и использование смартфона во время управления транспортным средством, управление транспортным средством с непристегнутым ремнем безопасности и тому подобное».

Стандарт призван повысить уровень безопасности при эксплуатации ТС категорий M и N (такси, общественный транспорт, грузовые автомобили). Предполагается, что система ведет автоматический мониторинг состояния водителя, осуществляет фото- и видеофиксацию и обеспечивает передачу информации в облачный сервис.

Генеральный директор НИИ антропогенеза Олег Чагин рассказал об этико-правовых аспектах применения искусственного интеллекта, провел сравнение технологий ИИ с биологическими аспектами формирования нейронных связей интеллекта «естественного». «Очень важна нравственно-этическая сторона вопроса, – заметил спикер. – Способно ли устройство найти решение, не заложенное в условия его обучения? Несет ли устройство ответственность за свои действия или ответственность лежит на разработчике? Действующее законодательство устанавливает ответственность разработчика ИИ за действия системы. При этом юридическая категория виновности для технического устройства сейчас не установлена. Между тем недалек тот день, когда искусственный механизм, будь то электронный или квантовый, получит способность сформулировать или реализовать задачи, которые в этом механизме изначально не заложены человеком».

О перспективных разработках компании «Лаборатория Касперского» – партнера мероприятия – рассказал аудитории Олег Барабошкин, директор по развитию бизнеса Департамента инновационных продуктов. Среди инноваций он назвал аналитические сервисы на базе нейронных сетей. В частности, докладчик представил реальный интерфейс, который включает в себя карту с обозначенными на ней объектами улично-дорожной сети (УДС), такими как дорожные знаки, остановки общественного транспорта, информационные щиты, светофоры, пешеходные переходы. Такая нейронная сеть позволяет локализировать объекты УДС с точностью до одного метра, при этом она успевает не только находить объекты, но и оценить их состояние. Система сочетает в себе высокую производительность и компактность, что позволяет размещать ее в любом ТС и передавать данные на сервер в режиме реального времени.

Новейшей разработкой Лаборатории Касперского также является система обеспечения кибербезопасности подключенного транспорта. «Современный автомобиль – это компьютер, – отметил докладчик. – Он имеет связь с множеством внешних устройств, через которые на него могут осуществляться различные атаки. В этой сфере у нас также имеются серьезные разработки».

Содокладчиком выступил Владимир Клешнин, менеджер по развитию бизнеса компании. Он рассказал о системах информационной безопасности, призванных защитить ВАТС от несанкционированного воздействия, а также о системах мониторинга и выявления ЧС на основе технологий ИИ.

По завершении докладов эксперты ответили на вопросы.

Султан Жанказиев рассказал журналу «Автомобильные дороги», используется ли искусственный интеллект при проектировании, строительстве и эксплуатации автомобильных дорог. «На стадии изыскания, проектирования и строительства элементы искусственного интеллекта пока не применяются, – отметил он. – Там исключен принцип интуитивного принятия решений, потому что все должно соответствовать нормативам, связанным с материалами, – вяжущими, толщиной «пирога» и т.д. А вот в части эксплуатации – другая история. Здесь ИИ работает уже вовсю. Особенно это касается безопасности дорожного движения. Все, что связано с БДД, можно поделить на две большие области: профилактику аварийности и поставарийное реагирование. Что касается доаварийного реагирования, то система с высокой скоростью распознает признаки конфликтности (например, непристегнутые ремни безопасности, разговор по телефону во время управления автомобилем, выключенные ходовые огни и т.д.), выстраивает связь между ними и вероятным ДТП и передает информацию в «центр».

В части поставарийного реагирования ИИ способен моментально производить расчет так называемого золотого часа и расчет схемы исполнения золотого часа (золотой час – термин, используемый в реаниматологии для определения промежутка времени, примерно 1 час, после получения травмы, который позволяет наиболее эффективно оказать первую помощь. – Ред.). Еще один пример: ИИ помогает минимизировать затраты, которые являются приоритетными. Скажем, в дни религиозных праздников многие люди едут в храм, ИИ умеет организовать транспортные потоки таким образом, чтобы уменьшить трафик. Такие умные структуры расположены на платформе Автоматизированной системы управления дорожного движения (АСУДД) МВД.

Подготовил Алексей Шлыков