Ресейлік әзірлеушілер әлемдік тәжірибеде алғаш рет қоғамдық көлік жұмысын жоспарлауды жасанды интеллект көмегімен кешенді оңтайландыру — ең күрделі логистикалық міндетті тиімді шешуге мүмкіндік беретін технологияны ұсынды. Пилоттық жобаның нәтижелері таңғалдырады: рейсаралық тұрып қалулар 34%-ға қысқарды.
Әзірлеменің негізінде Көлік министрлігіне қарасты «ЗащитаИнфоТранс» ФМКК құрған «Оптуран» платформасы жатыр. Негізгі инновация алгоритмдердің алғаш рет үш маңызды факторды — қозғалыс кестесін, машиналардың желіге шығу кестесін және жүргізушілердің ауысымдарын біртұтас модельге біріктіре алғанында. Бұрын мұндай міндет есептеу күрделілігінің жоғары болуына байланысты іс жүзінде орындалмайтын саналған.
Эксперимент не көрсетті
Алгоритмдерді тестілеу Мәскеуде «Андропова» алаңының тоғыз бағытында екі апта бойы өтті. Нәтижелер күткеннен асып түсті: рейсаралық тұрып қалулардың 34%-ға төмендеуінен бөлек, жүргізушілерге түнгі жүктемені азайтуға қол жеткізілді. Сонымен қатар, оңтайландыру екі автобусты босатуға мүмкіндік берді, оларды басқа, көбірек жүктелген бағыттарды күшейтуге жіберді.
Бұл табыс — мемлекеттің ИИ-ді негізгі салаларға енгізу жөніндегі жүйелі жұмысының заңды кезеңі. Күрделі, көп факторлы логистикасы бар қоғамдық көлік адамға қолжетімсіз жылдамдықпен деректер массивтерін өңдейтін алгоритмдердің мүмкіндіктерін көрсету үшін тамаша алаң болып шықты. Тасымалдауға сұранысты бөлу, кестелер мен бағыттарды құру міндеттері адам көзі тек хаос көретін жерде заңдылықтарды көретін ИИ-дің мойнына тамаша жүктеледі.
ИИ экономиканың барлық саласына еніп жатыр
Көлік бастамасы — ауқымды трендтің бір бөлігі ғана. Бұған дейін президент Владимир Путин сұранысты болжау және кестелерді оңтайландыру үшін ИИ-ді қолдануды тапсырған болатын, ал мәскеулік эксперимент бұл тапсырманы нақты тәжірибеге айналдырады. Басқа секторларда да осындай процестер жүріп жатыр: Құрылыс министрлігі 2030 жылға қарай құрылыс пен ТКШ-дағы процестердің жартысын ИИ-ге ауыстыруды жоспарласа, Цифрлық даму министрлігі Өнеркәсіп министрлігімен бірге ИИ-агенттерді өнеркәсіптік бағдарламалық қамтамасыз етуге интеграциялау стандарттарын дайындауда.
Билік бұл жобалар үшін инфрақұрылымды да құруда. Импортқа тәуелділікті азайту үшін ИИ-ге арналған чиптерді локализациялау талаптары талқылануда. Меншікті есептеу қуаттарынсыз мәскеулік көлік моделі сияқты шешімдерді бүкіл елге масштабтау өте қиын болады. Көршілер де қалыспайды: Қазақстанда екі министрлік заңнама нормаларын өздігінен талдап, бизнеске жүктемені азайтатын ИИ-сервисті іске қосқан.
Менің көзқарасым: Тұрып қалулардың үштен бірге қысқаруы — бұл жай оңтайландыру емес, қалалық инфрақұрылымды басқару парадигмасының өзгеруі. Мұндай алгоритмдер — деректер мен ИИ электр энергиясы немесе су сияқты негізгі ресурстарға айналатын болашақ «ақылды қалалардың» іргетасы. Инвесторлар мен әзірлеушілер бұл бағытты мұқият қадағалауы керек: дәл осы жерде кейін басқа елдер мен нарықтарға таратылатын стандарттар қалыптасады.