Дорожная сеть Индии составляет около 54 82 809 км, что является вторым по величине в мире после США. Рост и развитие нации во многом зависит от имеющейся инфраструктуры. Наличие хорошо развитой сети дорог и автомагистралей является основным фактором в этом отношении.
Национальные автомагистрали в Индии составляют лишь около 2% дорожной сети (около 1 32 499 км), но по ним проходит 40% всего дорожного движения. Помимо выгоды для торговли и соединения нации, наличие сети дорог и автомагистралей мирового класса играет важную роль в обеспечении более быстрых, комфортных и безопасных поездок, а также в снижении расхода топлива и эксплуатационных расходов.
Для кого-то вроде меня, кто любит водить машину, путешествие важнее пункта назначения, и это также влияет на мой взгляд на жизнь. Живя в шумном городе Мумбаи, я люблю проводить время в тишине на соседней живописной горной станции Лонавала, окруженной зелеными долинами. Приблизительно 100 км от Мумбаи, это расстояние вождения около двух часов. Красивая и плавная поездка благодаря скоростной автомагистрали Мумбаи-Пуна!
Что ж, так было не всегда. В детстве, я до сих пор помню, мы уходили из дома на рассвете, чтобы пропустить утреннюю суматоху и добраться до Лонавалы до того, как станет слишком жарко. Мой папа проверял и заправлял машину перед поездкой, потому что тогда было всего несколько придорожных механиков и бензоколонок.
Использование искусственного интеллекта в строительном секторе растет. Приложения в этом секторе для ИИ и обработки естественного языка (NPL) обширны и охватывают весь спектр задействованных процессов; от использования больших данных для помощи в процессе торгов, что, в свою очередь, может повысить вероятность успешного предложения. ИИ вступает в игру в процессе проектирования и строительства, используя предыдущие ссылки, чтобы предлагать подходящие проекты, методологию, управление проектами, предупреждения о безопасности, а также профилактическое обслуживание дорог и автомагистралей.
Прогнозное обслуживание — один из инструментов, который широко используется при обслуживании дорог. Алгоритмы глубокого обучения могут оценивать дорожные условия, выявляя изломы, трещины, выбоины и т. д. на дороге, что может предсказать, нуждается ли она в ремонте или капитальном ремонте. Это не только помогает сделать процесс более эффективным и экономичным, но и делает дороги более безопасными для передвижения.
В июне 2020 г.Национальное управление автомобильных дорог Индии (NHAI) стало одной из первых строительных организаций в Индии, полностью перешедших на цифровые технологии с помощью облачного программного обеспечения под названием Data Lake. Управление проектами, рабочие процессы, проектная документация, утверждения, оповещения теперь перешли в режим онлайн и выполняются через портал. Используя исторические данные, программное обеспечение также может помочь в принятии решений, прогнозируя задержки в процессах, финансовые последствия и т. д.
NHAI сотрудничает с IIT Delhi для использования искусственного интеллекта на автомагистралях. Он будет использовать расширенную аналитику на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для настройки имитационных моделей, использования ИИ для принятия решений на основе данных, улучшения систем хранения и управления данными.
Судя по тому, что мы видим в Индии и других странах, ИИ все чаще используется в строительной отрасли и в профилактическом обслуживании. Каждая строительная площадка дороги/шоссе предоставляет квант данных. Чудеса, которые алгоритмы машинного обучения могут предоставить, используя все собранные данные, могут помочь как в текущих, так и в будущих проектах.
Нам нужно подождать и посмотреть, как ИИ ускорит рост дорожного строительства и оценки существующей дорожной инфраструктуры. Это могло бы дать импульс этой отрасли и сыграть роль в формировании истории Индии.
