Абсурдные результаты при продвинутых технологиях? В Москве управление движением в целом районе отдадут нейросети

Власти Москвы намерены довести долю интеллектуальных светофоров до 80% и впервые протестировать систему управления дорожным движением целого жилого района с помощью искусственного интеллекта. Эксперимент планируют провести в Северном и Южном Тушине, где проживает более 290 тысяч человек.

Город позиционирует проект как первый в мире опыт подобного масштаба. Мы спросили у экспертов, чем такая система отличается от уже существующих и может ли внедрение ИИ действительно повлиять на ситуацию с пробками.

Сегодня большинство светофоров в мегаполисе работают по заранее заданным программам: фазы переключаются по расписанию и могут различаться в зависимости от времени суток. Более продвинутый вариант — адаптивное регулирование, когда на перекрестке установлены датчики, фиксирующие поток машин, и система локально меняет длительность сигнала.

В Москве также действует централизованная автоматизированная система управления дорожным движением (АСУДД), когда данные со светофоров поступают в единый центр, и режим работы может корректироваться в комплексе, например, для организации «зеленой волны» или приоритета общественного транспорта.

Сама идея автоматизированного управления движением не нова. Урбанист и автор канала «Город для людей» Аркадий Гершман в разговоре с MSK1.RU отмечает, что автоматизация управления движением — не изобретение последних лет. По его словам, подобные технологии европейские города начали внедрять еще в 1980-х, в том числе в Нидерландах.

По словам урбаниста, новые инструменты применяют потому, что далеко не в каждом случае нужно привлекать людей для решения задач. Некоторые может решить и умный светофор — устройство, способное реагировать на ситуацию на дороге. Видеть, с какой стороны подъезжают машины, учитывать интенсивность потока и менять фазы сигнала в зависимости от загрузки. Речь может идти как о простых датчиках, так и о более сложных системах видеонаблюдения.

«Видимо, такую координацию сделают более крупной, чтобы, например, вдоль одной улицы светофоры друг друга видели. И не получалась ситуация, когда один светофор пропускает больше машин и собирает пробку на следующем светофоре. И это парализует, например, выезд из района», — рассуждает Аркадий Гершман.

Ведущий транспортный инженер компании OTS Lab Дмитрий Баранов также говорит, что адаптивное регулирование само по себе давно применяется и обычно не требует сложных нейросетевых решений.

«Самый простой вариант — это петлевые датчики, которые встраиваются в дорожное покрытие. Индуктивная петля реагирует на массивные металлические предметы. Когда машина проезжает — сигнал поступает в систему. Но они, конечно, неточные», — говорит эксперт.

Более продвинутые системы работают с видеокамерами, определяя длину очереди перед перекрестком. Баранов допускает, что искусственный интеллект может повысить точность распознавания видеосигнала — особенно при плохой освещенности или неблагоприятной погоде. Современные нейросети способны лучше определять транспортные средства и снижать количество ошибок.

«Искусственный интеллект может повысить качество работы системы управления светофорами, ее точность. Автоматизировать процессы, которые выполняют люди. Например, определять ДТП. Если случится авария, он может это распознать и вовремя и передать сигнал, чтобы поменяли, например, схему работы соседних светофоров», — объясняет инженер.

Как в такой системе будут регулировать пешеходные переходы, совсем не ясно. На перекрестках, как правило, задается фиксированная минимальная длительность зеленой фазы. Ее достаточно, чтобы безопасно перейти дорогу, но урезать время нельзя. А для автомобилистов оно может меняться.

«К тому же в Москве почти везде применяется выделенная фаза для пешеходов, когда люди во все стороны идут, а транспорт стоит. Поэтому здесь вариантов особо нет. Теоретически можно определять [с помощью ИИ] количество пешеходов на перекрестке, но я не слышал, чтобы это где-то применялось на практике», — говорит Дмитрий Баранов.

При этом с заторами на дорогах искусственный интеллект может справиться, но не во всех случаях, считает эксперт.

«Это может помочь избежать заторов там, где загрузка транспорта высокая и они то появляются, то нет. Но если загрузка уже достигла предела, то это вряд ли поможет», — говорит инженер.

При этом урбанист Аркадий Гершман напоминает, что в Москве уже были примеры громких запусков транспортных технологий, которые затем плохо поддерживались. В частности, система, которая давала приоритет трамваям.

«Системы в Москве запускали уже раз пять. Обычно через полгода все ломалось, и умные светофоры превращались в глупые. Или коммунальщики случайно все датчики просто вырывали при замене асфальта. И подобных историй очень много. Здесь главное уметь это поддерживать и выстраивать правильные принципы надолго», — говорит урбанист.

По его словам, даже самая продвинутая технология при неправильной эксплуатации может приводить к абсурдным результатам, например к чрезмерно длинным фазам красного сигнала для пешеходов, что противоречит базовым принципам организации движения.