Российские исследователи создали нейросеть, способную выявлять дефекты дорожного покрытия с помощью акустического анализа. Может ли эта технология изменить подход к мониторингу состояния дорог? Разбираемся в деталях инновации.
Специалисты из Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ) и Московского автомобильно-дорожного университета (МАДИ) разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая определяет повреждения дорожного полотна по звуковым колебаниям.
Алгоритм анализирует акустические данные, фиксируя трещины, выбоины и стирание разметки. Нейросеть фильтрует посторонние шумы, фокусируясь исключительно на сигналах, свидетельствующих о дефектах.
По словам разработчиков, технология способна ускорить диагностику и повысить точность планирования ремонтных работ, что в перспективе снизит аварийность на дорогах. Сейчас система тестируется в мобильных лабораториях, но перед ее массовым внедрением предстоит решить ключевую задачу — адаптировать алгоритм к работе в сложных погодных условиях.
Основная проблема — помехи (дождь, снег, ветер), которые могут влиять на качество анализа. Ученые работают над улучшением устойчивости нейросети к внешним факторам. В будущем разработка может стать частью программы цифровизации дорожной инфраструктуры, автоматизируя процесс контроля состояния покрытий.
Остается открытым вопрос: насколько быстро технология выйдет за пределы лабораторий и начнет применяться в реальных условиях? Пока испытания продолжаются, но потенциал у инновации, безусловно, есть.
