Работа над стандартами длилась пять месяцев, они представляют общие правила внедрения ИИ на транспорте для российского рынка в самых разных сферах: в том числе в области создания ИТС, диагностики ТС и прогнозировании дорожных условий. 

 

Все документы в обязательном порядке прошли стадию экспертного обсуждения, каждый из них был доработан с учетом мнений специалистов. Кроме того, при разработке ГОСТов учитывалась скорость развития технологий на базе искусственного интеллекта.

 

При разработке ГОСТов главный акцент был сделан на создание базовых подходов к внедрению ИИ на транспорте и разработке систем требований к качеству получаемых результатов — а не к определению конкретных технических аспектов разработки алгоритмов ИИ. Это сделано для того, чтобы не ограничить потенциал их применения на транспорте.

 

Всего было принято шесть национальных стандартов, в том числе:

 

1.  Национальный стандарт ГОСТ Р 70980-2023 «Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой. Общие требования».

2.  Национальный стандарт ГОСТ Р 70981-2023 «Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы технического диагностирования транспортного средства. Общие требования».

3.  Национальный стандарт ГОСТ Р 70982-2023 «Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления движением транспортного средства. Требования к структуре и архитектуре V2X-взаимодействия».

4.  Национальный стандарт ГОСТ Р 70983-2023 «Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой. Требования к испытанию алгоритмов прогнозирования характеристик транспортного потока».

5.  Национальный стандарт ГОСТ Р 70984-2023 «Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой. Требования к испытанию алгоритмов прогнозирования дорожных условий» с набором данных.

6.  Национальный стандарт ГОСТ Р «Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления интеллектуальной транспортной инфраструктурой. Требования к испытанию алгоритмов распознавания автомобильных номеров» с набором данных.

 

Принятые документы позволят создателям ИТ решений для транспортной сферы разрабатывать и тестировать их в рамках правого поля.

RITM³ (Realtime Integrated Transport Monitoring & Modelling & Management) — платформа, разработанная компанией SIMETRA. Входит в реестр отечественного ПО. Это рабочее пространство для транспортных инженеров и экосистема, объединяющая различные транспортные данные, инструменты и сервисы, позволяющие эффективно управлять транспортными системами. 

 

Группа компаний SIMETRA — центр компетенций в области моделирования транспортных потоков и транспортного планирования. Среди проектов компании — научно-исследовательские работы, выполненные с помощью математического моделирования транспортных и пешеходных потоков, создание комплексных схем организации дорожного движения (КСОДД) и схем организации транспортного обслуживания населения общественным транспортом (КСОТ), прогнозы интенсивности движения для платных дорог. 

Ещё одно стратегическое направление деятельности компании — разработка собственных ИТ-решений для стратегического и оперативного управления транспортными системами городов.