CC BY
88Эффективность эксплуатации транспортных средств с использованием искусственного интеллекта
Липатов Андрей Геннадьевич
доцент кафедры информационных систем? Государственный университет управления? tr172@mail.ru
Белова Елена Юрьевна
старший преподаватель кафедры информационных систем, Государственный университет управления, belova_e_u@mail.ru
Статья посвящена исследованию эффективности эксплуатации транспортных средств с использованием искусственного интеллекта. Автором обосновывается актуальность и значимость темы исследования. Анализ научной литературы позволил заключить, что искусственный интеллект (ИИ) оказал явное влияние на все сферы жизни. С развитием технологий и науки, становится все яснее, что будущее находится в руках искусственного интеллекта. Искусственный интеллект является самым перспективным направлением развития автомобильной индустрии, так как выполняет задачи по контролю и управлению транспортным средством. Прогнозы показывают, что совокупный годовой темп роста искусственного интеллекта в автомобильной промышленности составит почти 40 процентов и к 2027 году достигнет 15,9 миллиарда долларов. В мире наблюдается постоянный рост спроса на подключенные автомобили и интеллектуальные технологии, такие как распознавание голоса и изображений. Результатом является отрасль, которая будет продолжать полагаться как на искусственный интеллект, так и на автоматизацию при проектировании, производстве и использовании автомобилей.
Ключевые слова: искусственный интеллект, технологии, машинное обучение, автомобильная индустрия, транспортные средства, интеллектуальные технологии, робототехника.
Как известно, искусственный интеллект (далее по тексту ИИ) и связанные с ним технологии постоянно развиваются и становятся все лучше в воспроизведении человеческого мышления и принятии решений. Цель большинства людей, создающих системы ИИ, - использовать машинное обучение, чтобы помочь принимать решения, за которые сегодня отвечают люди. Применение ИИ в автомобильной промышленности носит далеко идущий характер. Если раньше системы ИИ использовались для решения простых, ограниченных задач, таких как круиз-контроль или парковка, то сегодня ИИ дает водителям возможность садиться в полностью автономные автомобили и наслаждаться поездкой.
Как очень точно указывают М. Р. Горельчик, применение технологии искусственного интеллекта в автомобильной промышленности огромно. Начиная с промышленных роботов на производстве и заканчивая беспилотными автомобилями, такси, автобусами и грузовиками. ИИ в автомобильной промышленности в последнее время принес огромные изменения [1].
Наряду с производством, искусственный интеллект также изменит функции поддержки исследований и проектирования. Производители, работающие в автомобильной промышленности, осознают важность приложений искусственного интеллекта. Таким образом, они сосредотачиваются на разработке передовых решений в области искусственного интеллекта, чтобы сбалансировать спрос на автономные транспортные средства.
Следует согласиться с мнением А. В. Капустин и Ю.А. Березовский о том, что искусственный интеллект, как комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение, процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений. Искусственный интеллект используется и применяется при разработке и внедрении высокоавтоматизированного транспортного средства [2].
Искусственный интеллект постепенно начал трансформировать наши транспортные средства посредством интегрированных инноваций различных марок автомобилей. Производители автомобилей используют искусственный интеллект практически во всех аспектах процесса производства автомобилей. Примерами искусственного интеллекта в автомобильной промышленности являются промышленные роботы, создающие транспортное средство, и автономные автомобили, управляющие дорожным движением с помощью машинного обучения и видения.
Хотя многие считают, что будущее за персональными автономными транспортными средствами, существует множество способов внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения в то, как создаются транспортные средства и как они эксплуатируются на дороге. Искусственный интеллект в автомобилях направлен на повышение безопасности транспортных средств, повышение топливной экономичности и предоставление водителям расширенных возможностей подключения [2].
По мере того, как ИИ становится все более доступным для производителей транспортных средств, многие автомобильные компании ставят во главу угла одну центральную цель:
X X
о
го А с.
X
го т
о
2 О
м «
fO
сч о cs
иэ
о ш m
X
<
m о х
X
безопасность. Безусловно, исследования в области разработки технологии «умных автомобилей» сосредоточены, в частности, на проблеме восприятия окружающей среды: инфраструктуры, других транспортных средств, пешеходов или любого другого объекта, который может рассматриваться как препятствие для автомобиля. Радары, датчики, камеры, погодные условия, дорожные работы и другие чрезвычайные события: машина должна быть способна распознавать каждый тип внешнего воздействия и оценивать его возможное влияние на траекторию движения автомобиля, чтобы вносить соответствующие коррективы в систему управления движением в режиме реального времени.
Так, Tesla, производитель автомобилей, ускоряющий переход мира к устойчивой энергетике, является одним из лидеров по внедрению искусственного интеллекта в автомобилестроении с момента своего основания в 2003 году. Одним из основных нововведений компании является внутренняя камера на базе искусственного интеллекта над зеркалом заднего вида для повышения безопасности в салоне. Используя инновации в области ИИ, камера обнаруживает и отслеживает глаза водителей, чтобы распознать их сонливость и избежать дорожно-транспортных происшествий. Технология основана на технологии нейронных сетей компании, которая анализирует изображения дорог для выполнения обнаружения объектов и оценки глубины. Используя высококачественные обучающие данные, полученные из автопарка компании, насчитывающего почти 1 миллион автомобилей, в режиме реального времени, ИИ компании эффективно предупреждает водителей о возможных рисках, чтобы избежать столкновений.
Как и Tesla, важно, чтобы все производители автономных транспортных средств использовали различные наборы данных, чтобы гарантировать, что их ИИ может обеспечить безопасное вождение без помощи рук. В дополнение к хорошо продуманным системам навигации и связи, эти производители должны совершенствовать способность своих технологий обнаруживать, маркировать и реагировать на различные транспортные средства, людей и объекты на дороге. Дело в том, что высококачественный ИИ не появляется в одночасье.
Вместо того, чтобы пытаться настроить вашу систему с первого раза, важно, чтобы производители понимали, что создание точных, не допускающих смещений наборов данных -и, следовательно, алгоритмов ИИ - требует серьезных инвестиций в обучение и тестирование данных с участием человека в цикле. К счастью, доступ к сервисам передачи данных для обучения персонала никогда не был более доступным.
Поскольку все больше производителей внедряют в свои автомобили маломасштабную автоматизацию, в этом году у нас больше шансов выпустить полуавтономный автомобиль, чем когда-либо прежде.
Следует заметить, что голосовая помощь в автомобиле становится все более доступным и популярным. В 2022 году доля автомобилей с подключенными сервисами в автомобиле выросла до 45% с 30%. Однако, анализ современной литературы, позволяет говорить, что это число достигнет 60% к 2024 году, при этом, по прогнозам, к 2028 году в 90% новых автомобилей, продаваемых по всему миру, будут оснащены голосовыми помощниками.
Тем временем информационно-развлекательная система Mercedes Benz User Experience (MBUX) остается одним из лидеров в области голосовой помощи в автомобиле. Подобно Siri от Apple, помощник с искусственным интеллектом реагирует на «Привет, Мерседес» и на простые голосовые команды, такие как «включи радио».
Исторически считающийся одним из самых сложных аспектов создания ИИ, распознавание голоса осуществляется с по-
мощью ИИ, использующего комбинацию обработки естественного языка (NLP) и Обученный интерпретировать сигналы водителя, распознавание голоса преобразует человеческую речь в цифровое понимание.
Кроме того, интеграция искусственного интеллекта с датчиками Интернета вещей и облаком обеспечивает отличные преимущества. Системы искусственного интеллекта в автомобильной промышленности отслеживают тысячи данных датчиков и обнаруживают проблемы, связанные с эксплуатацией автомобиля.
Искусственный интеллект в автомобилестроении уведомляет водителя о неисправности компонентов и делает поездку безопасной и беспроблемной. Таким образом, искусственный интеллект в автомобилях помогает прогнозировать отказ компонентов до того, как они будут повреждены.
Аналогично, в сценарии с низким расходом топлива системы искусственного интеллекта, использующие большие данные, отправят автоматическое уведомление и укажут ближайшую заправочную станцию.
В свою очередь М.Ю. Артамонова, подчеркивает важность влияния ИИ на производство транспортных средств [3]. Применение роботов с искусственным интеллектом на сборочных линиях набирает обороты. Теперь промышленные роботы работают более эффективно, чем человеческая рабочая сила в процессе производства автомобилей. Роботы также способны выполнять подобные им задачи. Благодаря совместным роботам, которые используют возможности искусственного интеллекта, роботы могут чувствовать человеческую рабочую силу и выполнять свои задачи эффективно и точно.
Как отмечают Анохин К.В. и соавторы, «исходя из текущих примеров использования ИИ, полагаем, что с уверенностью можно ожидать значительных достижений в автомобильной промышленности в ближайшие годы» [4]. Более того, в современной научно-исследовательской литературе обнаруживаются доказательства, что использование искусственного интеллекта в автомобильной промышленности во всем мире находится на подъеме. Производители автомобилей по всему миру используют технологию искусственного интеллекта во всех аспектах процесса производства транспортных средств. Благодаря сочетанию искусственного интеллекта и машинного обучения автономные транспортные средства безопасно преодолевают дорожное движение.
Таким образом, ИИ в автомобилестроении, использующий облачные вычисления, ML, глубокое обучение и когнитивные системы, выведет на рынок безопасные и эффективные автономные транспортные средства. Аналогичным образом, ожидается, что интеллектуальное автомобильное производство на базе ИИ также будет расти вместе с технологиями.
Роботы с искусственным интеллектом еще не внедрены полностью, но они полностью возьмут на себя производственные операции в следующем десятилетии. Список вариантов использования ИИ в автомобильной промышленности получит известность в будущем [5].
Безусловно, что будущее автомобильной промышленности будет связано с ИИ. Более того, учитывая многие другие тенденции в области искусственного интеллекта в автомобильной промышленности, предполагается, что беспилотные автомобили появятся на улицах к 2030 году.
Согласно исследовательским отчетам, по оценкам, мировые продажи систем автономного вождения достигнут 80 миллионов единиц к 2032 году. Ожидаемые темпы роста невероятны и создают плодотворный бизнес для производителей интеллектуальных автомобилей.
В отчетах исследований говорится, что доля рынка полностью автоматизированного вождения составит всего 0,01% в
2023 году. А к 2030 году его доля на автомобильном рынке достигнет 19% [6].
Благодаря быстрому развитию искусственного интеллекта технология займет свое место на автомобильном рынке.
Промышленные роботы с искусственным интеллектом также достигнут пиковых уровней на производственных и сборочных линиях автомобильных заводов. Вся эта статистика утверждает, что искусственный интеллект в автомобилестроении - это будущее для компаний с ИИ для повышения производительности и обеспечения качества.
Вышесказанное позволяет сделать объективное заключение о том, что с ростом инвестиций и разработок в ИИ влияние технологий на транспортные средства и всю автомобильную промышленность в целом будет продолжать расти. Полагаем, что примеры использования ИИ в автомобилестроении, ориентированные на потребителя, - от помощи людям в выборе идеального автомобиля для их семей до, в конечном счете, вождения для них - одни из самых захватывающих, с которыми мы столкнемся. Благодаря высококачественным исследования, производители автомобилей могут оставаться на переднем крае инноваций в области ИИ, используя его возможности для реализации нашего футуристического видения автомобилей.
Литература
1. Горельчик, М. Р. Искусственный интеллект в автомобильной индустрии: варианты использования машинного обучения для самоуправляемых транспортных средств. // Исследования молодых ученых: материалы XIV Междунар. науч. конф. Казань: Молодой ученый, 2020. С. 8-11
2. Капустин А.В., Березовский Ю.А. Вопросы использования искусственного интеллекта при эксплуатации высокоавтоматизированных транспортных средств. // Текст научной статьи по специальности «Право». 2021. С. 21-24
3. Артамонова М.Ю. Искусственный интеллект на различных видах транспорта: предпосылки и перспективы развития. // В сборнике: Теоретические и концептуальные проблемы логистики и управление цепями поставок. Сборник статей IV Международной научно-практической конференции. Под научной редакцией З.Б. Хмельницкой, Е.С. Богдановой. Пенза, 2022. С. 69-76
4. Анохин К.В., Новоселов К.С., Смирнов С.К., Ефимов А.Р., Матвеев Ф.М. Искусственный интеллект для науки и наука для искусственного интеллекта. // Вопросы философии. 2022. № 3. С. 93-105.
5. Петлина О. И. Применение технологий искусственного интеллекта на транспорте / О. И. Петлина, И. В. Тюжина // Цифровые технологии в образовании: Материалы II Международной научно-практической конференции, Самара, 02-03 ноября 2022 года. - Самара: Самарский государственный университет путей сообщения, 2022. - С. 36-38.
6. Яндекс: Статистика эксплуатации транспортных средств с использованием искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://yandex.rU/company/technologies/yaprobki/3 (Дата обращения 25.05.2023)
Vehicle Operational Efficiency Using Artificial Intelligence
Lipatov A.G., Belova E.Yu.
State University of Management
JEL classification: C10, C50, C60, C61, C80, C87, C90_
The article is devoted to the study of the efficiency of vehicle operation using artificial intelligence. The author substantiates the relevance and significance of the research topic. An analysis of the scientific literature has led to the conclusion that artificial intelligence (AI) has had a clear impact on all areas of life. With the development of technology and science, it is becoming increasingly clear that the future is in the hands of artificial intelligence. Artificial intelligence is the most promising direction in the development of the automotive industry, as it performs the tasks of controlling and managing a vehicle. Projections show that the cumulative annual growth rate of artificial intelligence in the automotive industry will be nearly 40 percent, reaching $15.9 billion by 2027. The world is seeing a steady increase in demand for connected cars and smart technologies such as voice and image recognition. The result is an industry that will continue to rely on both artificial intelligence and automation to design, manufacture and use vehicles.
Keywords: artificial intelligence, technology, machine learning, automotive industry, vehicles, intelligent technology, robotics.
References
1. Gorelchik, M. R. Artificial intelligence in the automotive industry: options for using machine learning for self-driving vehicles. // Research of young scientists: materials of the XIV International Scientific Conference. Kazan: Young Scientist, 2020. pp. 8-11
2. Kapustin A.V., Berezovsky Yu.A. Questions of the use of artificial intelligence in the operation of highly automated vehicles. // The text of a scientific article on the specialty "Law". 2021. pp. 21-24
3. Artamonova M.Yu. Artificial intelligence on various types of transport: prerequisites and prospects for development. // In the collection: Theoretical and conceptual problems of logistics and supply chain management. Collection of articles of the IV International Scientific and Practical Conference. Under the scientific editorship of Z.B. Khmelnitskaya, E.S. Bogdanova. Penza, 2022. pp. 69-76
4. Anokhin K.V., Novoselov K.S., Smirnov S.K., Efimov A.R., Matveev F.M. Artificial intelligence for science and science for artificial intelligence. // Questions of philosophy. 2022. No. 3. pp. 93-105.
5. Petlina O. I. Application of artificial intelligence technologies in transport / O. I. Petlina, I. V. Tyuzhina // Digital technologies in education: Materials of the II International Scientific and Practical Conference, Samara, 02-03 November 2022. - Samara: Samara State University of Railway Transport, 2022. - pp. 3638.
6. Yandex: Statistics on the operation of vehicles using artificial intelligence [Electronic resource]. — Access mode: https://yandex.ru/company/technologies/yaprobki/3 (Accessed 25.05.2023)
X X О го А С.
X
го m
о
2 О
м
CJ
