Цифровой двойник, ИИ в метро и железной дороге: Азербайджан готовит умные транспортные системы

В Азербайджане ведутся работы по созданию азербайджаноязычной большой языковой модели (LLM), которая будет использоваться в государственных услугах.

Об этом заявил заместитель министра цифрового развития и транспорта Самир Мамедов в ходе выступления на 13-й сессии Всемирного форума городов (WUF13) в Баку на заседании «МСЭ — Международный союз электросвязи: Искусственный интеллект для городов — Градостроительство и построение умных, устойчивых общин».

По его словам, Национальный центр искусственного интеллекта и его академия совместно с ведущими структурами работают над подготовкой высококвалифицированных кадров в сфере разработки и управления решениями на основе ИИ.

Замминистра отметил, что укрепление цифровой инфраструктуры создаёт прочную основу для внедрения услуг с использованием искусственного интеллекта:

«В настоящее время в Азербайджане обеспечен практически полный охват волоконно-оптической сетью. Высокоскоростной интернет доступен даже в самых отдалённых сёлах. Широкополосный доступ, государственные облачные системы и дата-центры в будущем станут одной из главных опор проектов «умный город» и «умное село»», — подчеркнул Самир Мамедов.

Он также сообщил, что в стране планируется расширение применения технологий искусственного интеллекта в системах городского транспорта и железных дорог. В частности, в Агентстве наземного транспорта с помощью технологии цифрового двойника (digital twin) будет проводиться предварительное тестирование проектов городской мобильности в виртуальной среде. Это позволит оптимизировать дорожное движение, снизить расход топлива и выбросы.

В ЗАО «Азербайджанские железные дороги» ИИ будет анализировать данные от локомотивов, сенсоров и систем сигнализации для прогнозируемого технического обслуживания и более эффективного планирования грузоперевозок. В Бакинском метрополитене искусственный интеллект планируется использовать для управления пассажиропотоком, предварительного выявления технических неисправностей и повышения безопасности на станциях.