Ресей мамандары технологиялық серпіліс жасап, әлемдік тәжірибеде алғаш рет қоғамдық көлік жұмысын кешенді оңтайландыру үшін жасанды интеллектті қолданды. Бұл жекелеген көрсеткіштерді жақсарту ғана емес, үш негізгі элементті біріктіретін бірыңғай модель құру туралы: қозғалыс кестесі, автобустардың желіге шығуы және жүргізушілердің ауысым кестесі. Бұрын мұндай міндет есептеулердің жоғары күрделілігіне байланысты орындалмайтын болып саналған.
Мәскеудегі эксперимент: сандар мен фактілер
Пилоттық сынақ Мәскеудегі «Андропова» алаңының тоғыз бағытында, «Мосгортранс» МУК және «Тасымалдауды ұйымдастырушы» МММ шеңберінде өтті. Минтрансқа қарасты «ЗащитаИнфоТранс» ФМУК құрған «Оптуран» платформасының алгоритмдері екі апта ішінде таңғаларлық нәтижелер көрсетті. Рейс аралық тұрып қалулар 34%-ға қысқарды, ал жүргізушілердің түнгі жүктемесі айтарлықтай төмендеді. Сонымен қатар, оңтайландыру басқа бағыттарды күшейтуге жіберілген екі автобусты босатуға мүмкіндік берді.
Бұл жай ғана ресурстарды үнемдеу емес. Бұл ЖИ-дің деректерді өңдеу жылдамдығы бойынша адам миы қол жеткізе алмайтын міндеттерді шешуге қабілеттілігін көрсету. Алгоритмдер жолаушылар ағыны, жол жағдайы және персонал жұмысы туралы үлкен ақпарат массивтерін талдап, нақты уақыт режимінде оңтайлы шешімдерді табады.
Масштабтау және мемлекеттік бағыт
Эксперименттің табысы технологияны елдің басқа аймақтарына масштабтауға жол ашады. Бұл биліктің мемлекеттік секторға ЖИ енгізу жөніндегі жалпы бағытына толық сәйкес келеді. Көлік алгоритмдер күрделілігі бойынша адамға қолжетімсіз есептеулерді өз мойнына алатын тағы бір салаға айналуда. Президент Владимир Путин бұрын ЖИ-ді сұранысты болжау және кестелерді оңтайландыру үшін қолдануды тапсырған болатын, ал Мәскеу эксперименті бұл тапсырманы нақты тәжірибеге айналдыруда.
Ұқсас процестер басқа секторларда да жүріп жатыр. Құрылыс министрлігі 2030 жылға қарай құрылыс пен ТКШ-дағы процестердің жартысын ЖИ-ге ауыстыруды жоспарлап отыр, ал Цифрлық даму министрлігі Өнеркәсіп және сауда министрлігімен бірлесіп өнеркәсіптік бағдарламалық қамтамасыз етуге ЖИ-агенттерді интеграциялау стандарттарын дайындауда. Импортқа тәуелділікті азайту үшін ЖИ чиптерін локализациялау талаптары да әзірленуде.
Аналитик көзқарасы
Бұл кейс — жасанды интеллект технологияларының дәстүрлі салаларды түрлендіре отырып, критикалық инфрақұрылымға енуінің жарқын мысалы. Тұрып қалулардың 34%-ға қысқаруы — бұл жай статистика емес, ЖИ-дің экономикалық тиімділігінің дәлелі. Болашақта мұндай шешімдер бүкіл әлемдегі қалалық көлік үшін стандартқа айналуы мүмкін, ал Ресей бұл жерде пионер рөлін атқарады. Алайда толыққанды масштабтау үшін алгоритмдерді дамыту ғана емес, сонымен қатар меншікті есептеу инфрақұрылымын құру қажет болады, бұл бүкіл сала үшін негізгі сын-қатерге айналады.