AssetAI: мусоровозы с ИИ спасают дороги Австралии

Детальный разбор инновационного проекта: как нейросети на мусоровозах предсказывают выбоины за месяцы до появления. Технология, экономия 40% на ремонте дорог, аналоги в России.
Автотранспорт тестирует состояние дорожного полотна:
Стоимость:$2.9 млн

Экономия: 40% на ремонте дорог + 18% снижение ДТП

ROI: 300% за 3 года за счёт предиктивного ремонта
Дороги, которые «чувствуют» боль.
Каждую зиму дорожные службы Австралии объявляли войну выбоинам — с переменным успехом. В 2023 году совет Кентербери-Бэнктаун применил необычное "оружие": мусоровозы, оснащенные ИИ-сканерами. Результат? Система не только находит повреждения, но предсказывает их появление за 3-6 месяцев.
Как это работает — разберем детально.

Старт проекта: Когда кризис рождает гениальность

Всё началось с двух проблем.
Во-первых, аудит 500 км дорог района обходился в полмиллиона долларов и проводился лишь раз в 4 года — как медосмотр у стоматолога раз в десятилетие.
Во-вторых, после ливней 2022 года расходы на ремонт выбоин достигли $2.3 млн, а страховые выплаты из-за ДТП росли как снежный ком.

Однажды инженер Том Максвелл (Tom Maxwell) из Transport for NSW заметил: "Мусоровозы ведь каждый день проезжают 98% улиц — почему бы не превратить их в сканеры?" Так родилась идея AssetAI. Финансирование нашлось в фонде Digital Restart Fund — $2.9 млн с условием: окупить вложения за 3 года через снижение затрат на ремонт.

Интересный факт: Первые датчики тестировали на личном пикапе Максвелла — он неделю возил камеру в кузове, пугая соседей.

Сбор данных: мусоровозы с датчиками

Каждое утро, когда машины выезжают на маршрут, включается их "нервная система":
  • Глаза: 4К-камеры с инфракрасными фильтрами (видят трещины даже в тумане)
  • Осязание: Лидары, сканирующие 3D-профиль дороги (как пальцы, чувствующие глубину выбоины)
  • Вестибулярный аппарат: Вибродатчики на шасси (фиксируют "вздрагивание" при наезде на неровность)
Как передаются данные? Пока водитель едет от дома к дому, бортовой компьютер NVIDIA Jetson (размером с книгу) сжимает информацию и через 5G отправляет "упакованные" снимки дефектов.
Схема работы системы контроля дорожного полотна

Мозг системы: Облачный интеллект

В дата-центре AWS в Сиднее данные проходят три стадии анализа:
  1. Обнаружитель YOLO: Нейросеть YOLOv5 ищет на фото подозрительные объекты — трещины, выбоины, повреждённые знаки. Она обучена на 500 000 изображений, включая редкие случаи вроде "трещины, замаскированной под лужу".
  2. Предсказатель LSTM: Другая нейросеть анализирует историю. Например: "Вот участок дороги возле школы. За последний год здесь появилось 3 выбоины. Сейчас осень + прогноз дождей + рост трафика = риск новой выбоины 87% в ближайшие 4 месяца".
  3. Оценщик риска: Система IPWEA присваивает дефектам "баллы опасности". Глубокой выбоине у детсада — 10/10, мелкой трещине в промзоне — 3/10.
Хотите быть в курсе новостей сайта?
Каждую неделю мы публикуем по 2-3 аналитических статьи. Отслеживать новости удобно через наш телеграмм канал плюс некоторые дополнительные материалы.
TELEGRAMM

Руки системы: Мобильные бригады

Каждое утро ремонтники получают в приложении команды вида:


📍 Координаты: -33.9245°S, 151.035°E
⚠️ Объект: Выбоина 25х40 см, глубина 7 см
💥 Риск: 9.2/10 (рядом школа, 4 ДТП за год)
🛠️ Действие: Асфальтовая заплатка в течение 24 часов
📊 Прогноз: Без ремонта к марту вырастет до 50х60 см


На месте рабочие сканируют QR-код, подтверждая выполнение.

Экономика проекта

Стоимость проекта: $2.9 млн (цена 1 км новой дороги в Сиднее)

Экономия за 2024 год:
$400 000 — на аудитах (вместо ручных проверок)
$1.2 млн — на ремонте (предотвращение разрастания дефектов)
$310 000 — снижение страховых выплат за ДТП

Неочевидный бонус: Сокращение пробега ремонтных бригад на 35% — меньше выхлопов в жилых кварталах.

Сложности проекта внедрения ИИ

Бунт водителей: Первые 2 месяца работники отключали датчики — "Это слежка!". Решение: Бонус $100/месяц за "помощь в сборе данных" + разъяснения.
Война с климатом: Ливни Сиднея заливали камеры водой. Инженеры добавили мини-дворники и нейросеть RainNet, отличающую капли на объективе от реальных дефектов.
Данные в заточении: Отчёты AssetAI "не разговаривали" с муниципальной GIS-системой. Потребовалось 4 месяца на создание переходного API.

Глобальные аналоги: Почему австралийцы впереди?

  • США, StreetBump: Приложение для смартфонов водителей. Проблема: Нет прогноза — только фиксация существующих ям.
  • Испания, CARNET: Датчики на автобусах. Проблема: Стоимость $7 млн против $2.9 млн у AssetAI.
  • Россия, "Цифровая дорога": Камеры на трассах М-11. Проблема: Пока только мониторинг без предиктивных моделей.

Секрет успеха AssetAI

Гениальная простота — использование техники, которая уже ездит по городу
Акцент на прогнозе, а не констатации
Интеграция с системой оценки рисков (не только "где чинить", но "в каком порядке")
Не нашли подходящий вам пример?
Не стесняйтесь спрашивать нас. Мы неоднократно размещали тематические статьи по просьбе наших друзей и просто знакомых. С радостью сделаем это и для Вас.
Спросить редакцию

Прогноз дальнейшего развитие технологии

  • 2025: Тесты дронов для мониторига мостов — они будут сканировать опоры, недоступные для автомобилей.
  • 2026: "Цифровой близнец" дорожной сети — симуляция, как повлияет введение платных парковок на износ улиц.
  • 2027: Интеграция с беспилотными авто — машины будут получать предупреждения: "Через 200 м — опасная выбоина, снизьте скорость".

А что для России?

Этот проект интересен для российской действительности тем, что в нем не содержится никаких особенных электронных элементов. Все работает на простых компонентах, и главной проблемой будет только большее разнообразие природных факторов и требования к трафику, которые можно решить с помощью творческого подхода.
  1. Инфраструктура есть: Не нужны спецдатчики — московские "Магистральные машины" (2400 единиц техники) могли бы стать основой системы. Есть и более крупные сети, например, те же такси.
  2. Старт с пилотов: Начать можно с Сочи, где мороз/жара создают экстремальные условия для дорог.
  3. Кадры решают: Партнёрство с сильной командой по разработке ИИ поможет добиться более эффективного результата.
Кстати, мы знаем о проектах в этой сфере и даже участвуем в некоторых из них. К сожалению, мы не можем рассказать о них из за закрытия по NDA, но уверяем, опыт не менее интересен чем

Вам может быть интересно

Влияние искусственного интеллекта на систему управления пресной водой
Проекты использования ИИ в коммунальных хозяйствах 2022-2024 гг.
Нейронная сеть прогнозирует поломки в системе водоснабжения.
ИИ в коммунальном хозяйстве и умных города. Проекты невозможные годом ранее
AssetAI — не просто технология. Это пример того, как

кризис + креативность + ИИ

создают решения, где выигрывают все: бюджет экономит миллионы, водители меньше ломают подвески, города становятся умнее. И да — теперь австралийские мусоровозы не просто собирают отходы. Они собирают данные, которые превращаются в безопасные дороги.
Планируете сделать такой же проект?
Обращайтесь к нам. Расскажем как сделать это максимально быстро и с наименьшими затратами.
Нажимая на кнопку "Отправить запрос" вы соглашаетесь с политикой в области обработки персональных данных и даете согласие на обработку ваших персональных данных