Платформа E-Joldar позволяет в режиме реального времени отслеживать состояние дорог, качество используемых материалов и расходы на ремонт, обеспечивая сквозной мониторинг дорожных проектов на всех стадиях. В Казахстане начали использовать искусственный интеллект для контроля качества строительства дорог и предотвращения преждевременного износа трасс. О возможностях единой цифровой платформы E-Joldar рассказал генеральный директор РГП «Национальный центр качества дорожных активов» Серик Имашев. Платформа E-Joldar, запущенная около двух месяцев назад, объединила 12 профильных баз данных АО «НК «КазАвтоЖол», Национального центра качества дорожных активов и АО «КаздорНИИ», передает Курсив. «Платформа позволяет в режиме реального времени отслеживать состояние дорог, качество используемых материалов и расходы на ремонт, обеспечивая сквозной мониторинг дорожных проектов на всех стадиях — от проектирования и строительства до ремонта и текущей эксплуатации», — сообщили в пресс-службе правительства. Главная особенность E-Joldar — использование искусственного интеллекта для прогнозирования износа дорог. Алгоритмы анализируют историю предыдущих ремонтов, интенсивность движения и количество обращений граждан по конкретным участкам. На основе этих данных ИИ выявляет проблемные зоны заранее и рассчитывает оптимальные сроки для проведения профилактических работ. Такой подход позволяет устранять дефекты до разрушения полотна и избегать удорожания ремонта. «В рамках платформы проведена 100-процентная оцифровка используемых в отрасли карьеров и асфальтобетонных заводов. В настоящее время функционирует 11 сервисов по направлениям контроля качества, науки и строительных работ», — уточнил Имашев. На сегодняшний день в системе оцифровано более 41 тыс. км автодорог республиканского значения. До конца текущего года цифровым мониторингом планируется охватить всю дорожную сеть страны протяженностью 185 тыс. км. Кроме того, для защиты дорог от перегруженных грузовиков число автоматизированных систем измерения (АСИ) планируют увеличить с 80 до 220 единиц по всей республике. В Казахстане в 2026–2027 годах планируют завершить строительство и реконструкцию шести крупных дорожных объектов общей протяженностью более 300 км.
From the original source:
Profit.kz — тег «Искусственный интеллект»
Read full article at Profit.kz — тег «Искусственный интеллект»Title in RussianИИ будет предсказывать ямы на дорогах Казахстана до их появления
Платформа E-Joldar позволяет в режиме реального времени отслеживать состояние дорог, качество используемых материалов и расходы на ремонт, обеспечивая сквозной мониторинг дорожных проектов на всех стадиях.
AI Summary & Key Takeaways
- Платформа E-Joldar позволяет в режиме реального времени отслеживать состояние дорог, качество используемых материалов и расходы на ремонт, обеспечивая сквозной мониторинг дорожных проектов на всех стадиях.

Related stories
Why Anthropic’s IPO Prospectus Is Missing So Many Key Figures
Anthropic’s S-1 filing is hundreds of pages long—and it leaves out quite a few financial details. “Anthropic owes investors more information,” one analyst tells WIRED.
OMRON to acquire OnLogic to address edge AI applications
OnLogic will keep its Vermont headquarters, as well as its global offices, as part of OMRON. Source: OnLogic As manufacturers increasingly use data and AI at the edge, they need reliable computing that works alongside real-time automation and control. OMRON Corp. this month said…
At New York Climate Week 2026, MIT connects with a global network
Each year, Climate Week NYC brings together more than 100,000 people in more than 1,000 events across the city to discuss climate challenges, explore solutions, and spur action. Participants come from industry, academia, philanthropy, nonprofits, government, and finance and…
Researchers find six patterns that make AI text so exhausting to read
A study from New York University and the University of Texas at Austin shows that frontier language models systematically overuse linguistic patterns that are hard for humans to parse. The researchers trace the problem to training on code and math, where correctness gets…
