Цифровая трансформация

Новости цифровой экономики

Играть в «шашки» с интеллектуальной системой потокового скоринга опасного вождения не рекомендуется

«Наше познание начинается с восприятия, переходит в понимание, и заканчивается причиной. Нет ничего важнее причины» Иммануил Кант (1724 — 1804 гг., немецкий философ, один из центральных мыслителей эпохи Просвещения

Искусственный интеллект борется с опасным вождением

Базу рекомендуемых к внедрению кейсов цифровой трансформации АНО «Цифровая экономика» пополнило решение воронежской ИТ-компании «СКС Групп». Это интеллектуальная система потокового скоринга опасного вождения, которая позволяет повысить уровень безопасности на региональных, межмуниципальных и местных дорогах субъектов РФ.

Система, включающая технологии машинного обучения, фиксирует в транспортном потоке случаи опасного вождения: «шашки», длительное умышленное несоблюдение бокового интервала, резкое умышленное неоднократное торможение и опасное перестроение. В свою очередь искусственный интеллект оценивает взаимосвязь и устанавливает корреляцию между непосредственной физической возможностью нарушителей совершать опасные маневры и несовершенством дорожно-транспортной инфраструктуры (работа светофоров, разметка, наличие или отсутствие разграничивающих барьеров и др.). На основании такого аналитического инструмента становится возможно добиться превентивного выявления и совершенствования проблемных участков дорог и трасс.

Как заявляют в компании-разработчике, «система призвана устранить разрозненность применяемых инструментов и методов в решении актуальной проблемы. Данные, полученные в ходе анализа и скоринга, могут использоваться в режиме одного окна органами ГИБДД, применяться в автоматизированных системах управления дорожным движением (АСУДД), использоваться лидирующими технологическими компаниями для совершенствования карт и навигационных приложений: Яндекс, Google, 2GIS».

Результаты цифровизации

При помощи алгоритмов искусственного интеллекта возможно превентивное реагирование и реализация комплекса мер, направленных на создание условий, препятствующих опасному вождению, а соответственно и совершению ДТП. Предлагаемая к внедрению система потокового скоринга опасного вождения снижает в два раза совершаемые административные правонарушения и уголовные преступления как в области дорожного движения, так и в области общественных отношений.

Данные, получаемые в результате скоринга дорожного движения, интегрируются в единую базу, доступ к которой получают федеральные и региональные органы власти, а также технологические компании, реализующие социально значимые проекты. Тем самым ускоряются цифровая трансформация региона и реализация программ «Цифровой регион» и «Безопасный город».
Срок внедрения системы составляет от шести месяцев, стоимость внедрения — от 5 млн рублей, стоимость поддержки — от 10 млн рублей. 

Образовательные сервисы УрФУ пополнились справочником онлайн-курсов

Разработанный в УрФУ справочник включает в себя свыше 1200 онлайн-курсов ведущих российских вузов и индустриальных партнеров / Фото: Илья Сафаров

В Уральском федеральном университете разработали и внедрили сервис «Справочник онлайн-курсов, рекомендованных для включения в образовательную программу». В нем руководителям образовательных программ будет удобнее планировать содержание учебных программ. Сервис позволяет автоматизировать выбор модели и технологии реализации учебной дисциплины. На сегодня справочник включает выбор свыше 1200 онлайн-курсов с более 20 образовательных площадок. Руководители могут выбирать курсы УрФУ и иных ведущих вузов России.
— Для реализации прикладных дисцип­лин мы также используем контент наших индустриальных партнеров. Среди наиболее востребованных можно выделить: Cisco Networking Academy, GetCourse, HTML Academy, Huawei, SAP, «Виртуальная школа Cбербанка», СКБ-Контур, — отметила директор центра развития онлайн-обучения УрФУ Александра Кузьмина.

«Цифровой университет» в действии

Справочник онлайн-курсов разработан в рамках реализации в УрФУ проекта «Цифровой университет». Это программа цифровой трансформации, развивающая существующие информационные сервисы и создающая новые, работу над которой в университете начали в 2019 году при финансовой поддержке министерства науки и высшего образования РФ. Основные направления цифровой трансформации вуза: цифровые образовательные технологии, компетенции цифровой экономики, индивидуальные образовательные траектории и система управления на основе данных. В списке среднесрочных целей УрФУ обозначена планка в 60% студентов, которые осваивают курсы с использованием ресурсов иных организаций. УрФУ стал первым российским вузом, который аккредитовал образовательные программы с различными моделями включения онлайн-курсов университетов-партнеров, таких как Московский государственный университет, Национальный исследовательский университет ИТМО, Университет науки и технологий МИСиС, Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ и др. 

Роботизированный самосвал не останавливается понапрасну

Улучшенная система сканирования окружения сократила количество ложных остановок автономных самосвалов

Российская компания «Цифра Роботикс» (входит в ГК «Цифра») выпустила новый релиз автономной системы грузоперевозок в сфере горнодобывающей промышленности, создав надежную и безопасную систему сканирования окружения. В результате количество ложных остановок роботизированных карьерных самосвалов сократилось в 3,5 раза, а время простоев — в пять раз.

— Наша система, которая включает программное обеспечение и набор датчиков, универсальна. Ее можно установить на любой самосвал и любое другое транспортное средство и использовать для обнаружения объектов окружающей среды с целью предотвращения столкновений и обеспечения безопасности передвижения автономного транспорта. Кроме того, решение может выступать в качестве помощника водителю, — рассказал генеральный директор «Цифра Роботикс» Алексей Яковенко.

Как пояснили в компании, система сканирования окружения получила крупное обновление своих модулей: радаров, лидаров и инерциальных датчиков IMU. Радары, использующие радиоволны, помогают отслеживать объекты на дальних расстояниях и могут работать в любых погодных условиях. Лидары, использующие волны лазера меньшей длины, обладают большей точностью и достоверностью, что помогает лучше реагировать на незначительные изменения окружающей среды. Датчики IMU помогают прогнозировать положение самосвала при отсутствии высокоточного приемника GPS на определенный период времени. Комбинация этих датчиков сформировала надежную и безопасную систему сканирования окружения, эффективно работающую при плохих метеоусловиях.

«Чтобы не останавливать работу карьера из-за плохих метеоусловий, мы внедрили фильтр, убирающий из лидарных данных одиночные группы точек, которые ошибочно можно принять за объекты, такие как град, пыль, туман», — объяснил Алексей Яковенко.

На что еще способна обновленная система

Решение также позволяет уменьшить время транспортного цикла, так как была увеличена точность прог­ноза коридора движения всех самосвалов на 70 метров вперед и теперь точно известно будущее положение самосвалов относительно друг друга, благодаря чему самосвалы не замедляются, проезжая рядом. Кроме того, стал возможен прогноз движения объектов, не имеющих навигационные блоки. Данное решение позволяет повысить безопасность передвижения обычной большегрузной техники на разрезе.

Для более эффективной работы производства в новом релизе компания «Цифра Роботикс» добавила возможность распределять автономные машины на участке в зависимости от загруженности трасс, чтобы избегать очередей, и перераспределять роботизированный транспорт при невозможности очистки отвала.