ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АО «УЗБЕКИСТОН ТЕМИР ЙУЛЛАРИ»
Keywords:
искусственный интеллект, железнодорожный транспорт, цифровая трансформация, predictive maintenance, компьютерное зрение, оптимизация расписаний, «Узбекистон темир йуллари», автоматизация, большие данные, транспортная безопасность.Abstract
Целью данной статьи является комплексный анализ текущих и перспективных направлений внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в деятельность АО «Узбекистон темир йуллари» (УТЙ). Методологической базой послужили контент‑анализ нормативно‑правовых актов Республики Узбекистан, планов цифровой трансформации УТЙ, научных и отраслевых публикаций, а также сравнительный обзор лучших международных практик.
В статье показано, что интеграция ИИ в процессы перевозок, технического обслуживания и управления инфраструктурой уже обеспечивает снижение непроизводительных простоев подвижного состава, повышение энергетической эффективности и улучшение клиентского опыта пассажиров. Особое внимание уделено таким проектам, как национальная автоматизированная система управления пассажирскими перевозками, система видового видеонаблюдения «ИС Перегруз» для выявления перегруженных вагонов и цифровая платформа predictive maintenance локомотивов и вагонов. Рассмотрены организационно‑экономические эффекты, препятствия внедрения (дефицит данных, кадровые компетенции, кибербезопасность) и даны рекомендации по дальнейшему развитию экосистемы ИИ на железнодорожном транспорте Узбекистана.
Практическая значимость работы заключается в формулировке конкретных мер, направленных на повышение эффективности инвестиционных проектов УТЙ в сфере ИИ и укрепление национальной стратегии «Uzbekistan – AI 2030».
References
1. НИИАС. Предварительный национальный стандарт «Искусственный интеллект на железнодорожном транспорте. Варианты использования». 2023.
2. Шапкин И. Н., Минаков П. А., Шмаль В. Н. *Интеллектуальные технологии в эксплуатационной работе на железнодорожном транспорте*. Учебное пособие. М.: РУТ (МИИТ), 2022.
3. Боровков А. И. (ред.). *Цифровые двойники в высокотехнологичной промышленности*. СПб.: Политех‑Пресс, 2022 — гл. 9 посвящена цифровым двойникам подвижного состава.
4. Гусев С. А. *Цифровизация жизненного цикла подвижного состава*. Саратов: СГТУ им. Ю. А. Гагарина, 2022.
5. Документация RailML v.3.3 (русскоязычное руководство по обмену железнодорожными данными). 2024.
6. «Применение технологий искусственного интеллекта для обеспечения безопасности движения поездов» // Сборник трудов НИИАС, 2023.
7. Коллектив авторов. «Эффективные отечественные практики применения технологий ИИ в сфере транспорта и логистики». Аналитический доклад Минцифры РФ. 2023.
8. ЛокоТех. «На пути к безотказности: цифровая модель обслуживания локомотивов» // *РЖД‑Партнёр*, 2023.
9. «Предиктивная диагностика повысит надёжность локомотивного парка» // *РЖД‑Партнёр*, 2023.
10. «Большие данные, искусственный интеллект и облачные технологии: цифровизация железных дорог» // *Транспорт: наука, техника, управление*, 2024, № 2.
11. «Технологии цифровой трансформации на транспорте» // *Фундаментальные исследования*, 2023, № 5 — раздел о Railway AI‑решениях.
12. «Общие подходы к построению систем управления и обеспечения безопасности движения на высокоскоростных линиях» // *Наука и технологии железных дорог*, 2023, № 4.
13. «Применение искусственного интеллекта в организационных процессах железнодорожного транспорта» // *Наука, Техника и Технологии*, 2024, № 3.
14. Материалы конференции «Цифровая железная дорога — 2023». АО «НИИАС».
