Искусственный интеллект в транспортной сфере как средство повышения безопасности
Аннотация
В статье рассмотрены актуальные вопросы, связанные с применением искусственного интеллекта на автомобильном транспорте в целях повышения безопасности на транспорте и большой потенциал при их решении. Отражен процесс обучения нейронных сетей, состоящий из подготовки массива информации, создании новой или адаптации текущей архитектуры нейронной сети, подбора оптимальных параметров обучения машины. Представлено семь способов использования искусственного интеллекта с целью повышения безопасности на автомобильном транспорте: прогноз вероятности отказа оборудования, мониторинг подвижного состава, совершенствование адаптивных систем помощи водителю для предотвращения столкновений, системы предиктивной аналитики для обнаружения угроз до их возникновения, слежение за усталостью водителя, противодействие угону транспорта, оптимизация вождения. Рассмотрены функции безопасности с применением искусственного интеллекта
Об авторах
Ренат Минзашарифович Хамитов
КГЭУ
Россия
Россия
канд. техн. наук, доц.
Ольга Владимировна Князькина
СибГИУ
Россия
Россия
канд. техн. наук, доц.
Анна Владимировна Шорохова
СибГИУ
Россия
Россия
канд. техн. наук, доц.
Список литературы
1. Лаврухин, М. В. Использование искусственного интеллекта в противодействии терроризму и оптимизация требований обеспечения транспортной безопасности к объектам дорожного хозяйства / М. В. Лаврухин // Транспортное право и безопасность. – 2022. – № 4(44). – С. 126-143. – EDN TERJNU.
2. Меркулов, Д. А. Искусственный интеллект на транспорте / Д. А. Меркулов // Научный Лидер. – 2021. – № 2(4). – С. 44-47. – EDN IHPIYP.
3. Развитие искусственного интеллекта в Российской Федерации : официальное издание : утверждено указом Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 // Собрание законодательства РФ. – 2019. – № 41. – 5700.
4. Российская Федерация. Законы. О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации-городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных : Федеральный закон от 24.04.2020 № 123-ФЗ [принят Государственной думой 14.04.2020 года : одобрен Советом федерации 17.04.2020 года] // Собрание законодательства РФ. – 2020. – № 17. – С. 2701
5. Шестопалов, Р. П. О выборе предпочтительного алгоритма подстройки весов при обучении нейросетевых алгоритмов обработки информации / Р. П. Шестопалов // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. – 2021. – № 2(60). – С. 90-101. – EDN XRFKEP.
6. Как нейросети управляют дорожным движением в России : официальный сайт [Электронный ресурс]. – РБК. – Режим доступа: https://trends.rbc.ru/trends/industry/65168cdc9a794764f1ad0469 (дата обращения:
7. 10.2023 г.).
8. Хамитов, Р. М. Использование искусственного интеллекта в безопасности на транспорте / Р. М. Хамитов, О. В. Князькина // Наука и молодежь: проблемы, поиски, решения : труды Всероссийской научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Новокузнецк, 16–17 мая 2023 года. – Новокузнецк: Сибирский государственный индустриальный университет, 2023. – С. 3-6. – EDN HZUXER.
9. Искусственный интеллект и транспорт: новые технологии безопасности и комфорта : официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://neuralinsight.ru/iskusstvennyj-intellekt-i-transport/ (дата обращения: 09.10.2023 г.)
10. Белова, Е. И. Перспективы применения искусственного интеллекта в сфере информационной безопасности / Е. И. Белова // Развитие современной науки и технологий в условиях трансформационных процессов : сборник материалов XII Международной научно-практической конференции, Москва, 02 июня 2023 года. – Санкт-Петербург: Печатный цех, 2023. – С. 16-18. – EDN INLTYZ.
11. Хамитов, Р. М. Цифровая трансформация городской среды как средство повышения качества жизни / Р. М. Хамитов, О. В. Князькина // Компетентность. – 2023. – № 5. – С. 26-31. – DOI 10.24412/1993-8780-2023-5-26-31. – EDN PUMZUQ.
Рецензия
Рецензент: Ю.А. Короткова, канд. техн. наук, доц., МАДИ
Просмотров:
328
