ЗащитаИнфоТранс – на III ежегодной конференции «ТИМ.НОРМЫ.ЦИМ» в Санкт-Петербурге — 2 июня 2026 г. в 12:36:25.924
ЗащитаИнфоТранс – на III ежегодной конференции «ТИМ.НОРМЫ.ЦИМ» в Санкт-Петербурге Конференция прошла под брендом Национального форума стандартизации и технологий (НФСТ). Советник генерального директора ФГУП «ЗащитаИнфоТранс» Петр Метелкин выступил с докладом о практическом применении ИИ и технологий информационного моделирования (ТИМ/BIM) в транспортной отрасли. Рассказал, как современные методы сбора и обработки данных – включая лазерное сканирование и облака точек – повышают точность проектирования и мониторинга транспортных объектов. Масштаб задачи: 🔹 В России зарегистрировано более 60 тысяч линейных объектов; 🔹 Общая протяженность дорог превышает 1,65 млн км; 🔹 В реестре насчитывается свыше 2 тысяч крупных транспортных объектов. До 2030 года запланировано строительство и реконструкция более 3,7 тысяч км автодорог. Это требует массового применения технологий цифрового информационного моделирования (ЦИМ) и решений на основе ИИ в проектировании и контроле качества работ. На примере лазерного сканирования КАД в Санкт-Петербурге спикер проиллюстрировал колоссальный рост объемов обрабатываемых данных: 🔹 2004 год: 11 млн точек на 10 км; 🔹 2024 год: более 650 млн точек на 60 км. Вывод: без автоматизированной обработки и машинного обучения для фильтрации и анализа облаков точек сегодня уже не обойтись. Практические сценарии применения ИИ в ЦИМ: 🔹 Автоматическое определение координат по спутниковым данным; 🔹 Распознавание объектов на спутниковых снимках; 🔹 Оптимизация маршрутов съемки; 🔹 Нейросетевые алгоритмы постобработки данных; 🔹 Моделирование цифровых двойников для виртуальной оценки проектов и прогноза деформаций. Петр Метелкин: Интеграция ИИ и ТИМ в процессы дорожного строительства переводит отрасль в режим проактивного управления рисками и качества – это уже не будущее, а практическая необходимость для крупных инфраструктурных проектов. Внедрение инструментов ИИ и цифровых моделей позволяет: 🔹 Сократить время на обработку больших объемов облачных данных; 🔹 Повысить точность прогнозов деформаций, что критически важно для безопасности и экономической эффективности дорожного строительства. 👉 Подробнее на нашем сайте