Что внедрит Afina
Шесть решений: от видеодиагностики за проценты от цены лаборатории до прогноза лавин на перевалах. Каждое разворачивается отдельно или в составе пакета.
ИИ-видеодиагностика покрытия с рейсовых автобусов
Технология: компьютерное зрение · Эффект: сплошная диагностика сети за ~5% стоимости лабораторной
Мы поставим видеорегистраторы с нейросетевой обработкой на рейсовые автобусы и технику подрядчиков — они и так ежедневно проезжают всю сеть. Модель распознает ямы, трещины, колейность, состояние разметки и знаков, привяжет дефекты к координатам и будет обновлять карту состояния дорог непрерывно, а не раз в несколько лет. Вы получите планирование ремонтов по объективному рейтингу участков вместо «кто громче пожаловался», а динамика дефектов до и после ремонта станет инструментом приёмки работ.
Уже доказано
- RoadAR — аналитика дорожных событий — казанская нейросетевая платформа распознавания дорожной обстановки и инфраструктуры по видео.
- Опыт Татарстана — RoadAR строит «умные карты» дорожной инфраструктуры по видеопотоку с обычных смартфонов и регистраторов.
Предиктив лавин, оползней и селей
Технология: ML-прогноз на метео- и геоданных · Эффект: закрытие дорог до схода, а не после
Мы обучим модель на метеоданных, снежном покрове, рельефе и истории сходов по горным дорогам республики. Вы получите ежедневный уровень опасности по участкам — перевалы, подходы к Гимринскому тоннелю, дороги горных районов — и обоснование для превентивного закрытия и принудительного спуска лавин; маршруты объездов будут планироваться заранее. Швейцария уже прошла этот путь: ML-модели официально участвуют в выпуске лавинных бюллетеней с точностью около 75% — достаточно, чтобы дополнять (не заменять) человека-прогнозиста.
Уже доказано
- SLF Давос — Avalanche Intelligence — с сезона 2023/24 ML-модель штатно участвует в подготовке лавинного прогноза Швейцарии.
- RAvaFcast — автоматизированный конвейер регионального прогноза лавинной опасности на данных метеостанций.
Скоринг мостов и мониторинг Гимринского тоннеля
Технология: предиктивная аналитика + датчики · Эффект: приоритизация ремонтов сооружений по риску
Мы проранжируем все мосты и путепроводы сети по риску: возраст, материал, результаты обследований, фактическая нагрузка (включая перегруз по данным АПВГК), сейсмика, паводковая история. Критические сооружения — в первую очередь Гимринский тоннель, единственную всесезонную связь ряда горных районов, — оснастим датчиками деформаций и вибраций с ИИ-анализом трендов. Вы получите защищаемую очередь ремонтов и раннее предупреждение вместо внезапных закрытий.
Уже доказано
- «Терра Тех» — мониторинг М-12 — спутниковый контроль линейных транспортных объектов отработан на федеральной трассе Москва — Казань.
- ИИ в госуправлении РФ — предиктивные модели в региональном управлении инфраструктурой с измеренным экономическим эффектом.
Адаптивное управление трафиком агломерации
Технология: ИИ-оптимизация светофоров · Эффект: −15–25% времени в пути без строительства новых дорог
Мы переведём светофоры Махачкалы и узкие места трассы Махачкала — Каспийск — Дербент на адаптивное ИИ-управление: контроллеры в реальном времени будут подстраивать фазы под фактический поток с камер и детекторов, согласовывая соседние перекрёстки между собой. Вы получите самый дешёвый способ увеличить пропускную способность существующей сети — критично для города, где строить новые магистрали негде, а трафик растёт с каждым туристическим сезоном.
Уже доказано
- Surtrac (Питтсбург) — ИИ-светофоры сократили время в пути примерно на 25% и время ожидания на перекрёстках на 40%.
- City Brain (Ханчжоу) — городская ИИ-платформа управления трафиком: автоматическая детекция 92% инцидентов и рост скорости движения.
Прогноз туристического трафика
Технология: ML-прогноз на данных операторов связи · Эффект: дороги и перевозки готовятся к пику заранее
Мы построим прогноз нагрузки на ключевые туристические направления — Сулакский каньон, Дербент, побережье — на обезличенных данных сотовых операторов, календаре праздников, погоде и бронированиях, с горизонтом от дней до сезона. Вы сможете заранее усиливать маршруты общественного транспорта, планировать реверсивные схемы и парковки, а дорожники — сдвигать ремонты с пиковых недель. Туристический бум превратится из стихийного бедствия для дорог в планируемую нагрузку.
Уже доказано
- ИИ в госуправлении (Подмосковье) — региональные ML-модели прогнозирования потоков и нагрузки на инфраструктуру.
- ЦУР — региональные центры уже агрегируют данные о жалобах и инцидентах на дорогах как основу прогнозной аналитики.
RPA-сверка актов подрядчиков с ГЛОНАСС-треками
Технология: RPA + анализ треков · Эффект: приписки по содержанию дорог становятся видимыми
Мы настроим программного робота, который автоматически сопоставит акты выполненных работ по содержанию дорог с треками ГЛОНАСС техники подрядчика: была ли техника на участке в заявленное время, сколько проходов сделала, совпадает ли обработанный километраж с оплаченным. Расхождения сформируют реестр спорных актов до их оплаты. Для зимнего содержания перевалов, которое невозможно проверить визуально, это единственный масштабируемый контроль — и сильный дисциплинирующий сигнал рынку подрядчиков.
Уже доказано
- ИИ в госуправлении РФ — автоматизация контроля исполнения госконтрактов в регионах с измеримым эффектом.
- RoadAR SDK — видеоподтверждение фактического состояния участков как независимый источник для сверки с актами.
