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.
Хотите бесплатную оценку такого проекта?
Предварительная оценка может быть произведена за 10 рабочих. дней. Мы верим что новые технологии смогут вас удивить более низкой ценой.
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности