СибИИрский тракт: нейросеть построит дороги в условиях вечной мерзлоты
Ученые из Перми обучили ИИ прогнозировать поведение дорожных конструкций, усиленных геосинтетическими материалами, на слабых грунтах — болотистых почвах и в условиях вечной мерзлоты. Разработка поможет строить надежные всесезонные дороги там, где сейчас приходится пользоваться хрупкими «зимниками», и дает прогнозы с точностью до 92%. В сложных климатических зонах обычные лесовозные трассы быстро разрушаются, а существующие методы расчета не позволяют точно предсказать, как поведут себя новые материалы. Эксперты считают отечественную разработку перспективной для внедрения ИИ в дорожные конструкции.
Нейросеть определяет важнейшие показатели дорожного полотна
Сотрудники Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали нейросеть, которая точно прогнозирует, как будет вести себя дорога с геосинтетикой. Аналогов такой системы пока нет нигде в мире, уверяют ученые. Сначала они провели сотни компьютерных экспериментов, моделируя разные варианты дорог и грунтов и фиксируя просадку покрытия и напряжение в укрепляющем материале. Затем на этих данных обучили нейросеть, которая по 13 входным параметрам конструкции выдает два ключевых результата — величину просадки и уровень напряжения.
— Результаты испытаний подтвердили высокую эффективность разработанной нейронной сети. Модель продемонстрировала стабильную точность прогнозирования на уровне 90,76% при погрешности менее 10%, что полностью соответствует требованиям для практического применения в дорожном строительстве. Проведенные тесты показали надежность работы системы — в ходе независимых запусков точность прогнозов сохранялась в диапазоне от 88,27 до 92,06%, — рассказал доцент кафедры автомобильных дорог и мостов ПНИПУ, кандидат технических наук Владимир Клевеко.
Кроме того, нейросеть показывает, какие именно параметры больше всего влияют на прочность дороги. Оказалось, что ключевым фактором считается прочность грунта — именно от него в первую очередь зависит, насколько быстро образуется колея и какая нагрузка ляжет на геосинтетическую сетку. Чтобы предотвратить эту проблему, наиболее важна толщина асфальтового покрытия, а для долговечности самой сетки — ее жесткость.
В будущем ученые планируют запатентовать программное обеспечение, основанное на новой методике, что позволит внедрить ее в реальное проектирование. Эта методика ускоряет расчеты и не требует дорогих программ, поэтому у проектировщиков и лесных компаний появится доступный инструмент для создания надежных круглогодичных дорог на слабых грунтах. Ожидается, что это снизит стоимость строительства, сделает разработку удаленных лесов выгоднее, а уменьшение логистических расходов скажется и на себестоимости всей лесной продукции — от стройматериалов до бумаги и мебели.
Проблема дорог в России до сих пор не решена
Российская лесная отрасль, которой принадлежит огромная часть мировых запасов древесины, переживает кризис — хотя доходы растут, объем лесозаготовок за десять месяцев 2025 года упал на 9% из-за проблем с логистикой. Больше всего трудностей — в удаленных регионах, где мало дорог, а природные условия (болота, реки, вечная мерзлота) сильно усложняют строительство нормальной инфраструктуры. При этом самые богатые леса находятся именно там, куда невозможно добраться, а строительство дорог в таких местах слишком дорогое и всегда не окупается, пояснил Владимир Клевеко.
Специалист ПНИПУ уточнил, что долгое время отрасль опиралась на «зимники» — временные дороги по промерзшей земле и льду, которые существовали только зимой и позволяли достигать самых удаленных лесных участков. Но из-за изменений климата морозы держатся меньше, зима сократилась примерно на 15–20%, часто случаются оттепели, а в северных районах тает вечная мерзлота, поэтому «зимники» стали непредсказуемыми и небезопасными.
Теперь приходится строить круглогодичные дороги, но слабые заболоченные грунты не выдерживают тяжелую технику: образуются глубокие колеи, дороги быстро портятся, а перевозки дорожают. Чтобы укреплять такие дороги, используют геосинтетику — прочные синтетические материалы, которые кладут между слоями дороги, чтобы распределять нагрузку и не давать щебню проваливаться.
— Это делает дороги более устойчивыми даже на сложных грунтах. Проблема в том, что старые методы расчета таких дорог уже не подходят: они неточно предсказывают, как новые материалы поведут себя на слабых грунтах, поэтому инженер либо делает проект неоправданно дорогим, либо рискует получить дорогу, которая быстро разрушится, — пояснил эксперт.
Для решения этих проблем и была разработана новая нейросеть, отметили ее создатели.
Практический потенциал разработки удивил экспертов
Технология решает одну из ключевых проблем России — транспортную доступность удаленных и ресурсоемких регионов. А предсказание с точностью 92% более полезно, чем кажется на первый взгляд. Однако у него будет отрицательный экономический эффект, если стоимость внедрения и сопровождения технологии превысит экономию на материалах и инженерно-геологических изысканиях, считает руководитель группы продуктов «Оператор Газпром ИД» Руслан Долгополов.
— Строительство надежных всесезонных дорог откроет доступ к ресурсам, которые сейчас нерентабельно осваивать из-за логистических проблем, — добавил он.
Ранее технология использования синтетических компонентов в асфальтовой крошке для замедления износа основывалась исключительно на математическом моделировании. Инновационность заключается в применении нейросетей. Многослойные сети позволяют учитывать огромное количество параметров и с большей скоростью моделировать поведение сложных материалов, что делает процесс значительно эффективнее, считает руководитель направления Т1 ИИ Сергей Голицын.
— Потенциал для развития технологии есть в следующих направлениях: снижении стоимости строительства и логистики в лесной отрасли, освоении удаленных районов с богатыми ресурсами, замене ненадежных «зимников» на рентабельные всесезонные дороги, — пояснил к. т. н, старший научный сотрудник Института ИИ ИТМО, эксперт Национального центра когнитивных разработок НТИ на базе ИТМО Илья Ревин.
Он отметил, что метод уже доказал свою практическую применимость и может стать фундаментом для устойчивого развития лесной отрасли в сложных условиях.
