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.
Материал бастапқы дереккөзден алынған:
Profit.kz — тег «Искусственный интеллект»
Толық мәтінді Profit.kz — тег «Искусственный интеллект» сайтында оқуТақырып орыс тіліндеИИ 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 қорытындысы: Басты тезистер
- 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.

Ұқсас материалдар
Неліктен Anthropic компаниясының IPO проспектісінде көптеген негізгі сандар жоқ?
Anthropic компаниясының S-1 файлы жүздеген беттерді құрайды және ол бірнеше қаржылық мәліметтерді қалдырады. WIRED-ке бір сарапшы: «Anthropic инвесторларға көбірек ақпарат беруге міндетті» дейді.
Edge AI қолданбаларын шешу үшін OnLogic сатып алу үшін OMRON
OnLogic өзінің Вермонт штатындағы штаб-пәтерін, сондай-ақ жаһандық кеңселерін OMRON бөлігі ретінде сақтайды. Дереккөз: OnLogic Өндірушілер деректер мен AI-ны шетте көбірек пайдаланатындықтан, оларға нақты уақыттағы автоматтандыру және басқарумен қатар жұмыс істейтін сенімді есептеулер қажет. OMRON корпорациясы осы айда…
2026 жылғы Нью-Йорк климаттық апталығында MIT жаһандық желіге қосылады
Жыл сайын NYC Climate Week 100 000-нан астам адамды климаттық қиындықтарды талқылау, шешімдерді зерттеу және әрекетті ынталандыру үшін қала бойынша 1000-нан астам іс-шараға біріктіреді. Қатысушылар өнеркәсіптен, академиядан, филантропиядан, коммерциялық емес ұйымдардан, үкіметтен, қаржыдан және…
Зерттеушілер AI мәтінін оқуды шаршататын алты үлгіні тапты
Нью-Йорк университеті мен Остиндегі Техас университетінің зерттеуі шекаралық тіл үлгілері адамдарға талдау қиын болатын лингвистикалық үлгілерді жүйелі түрде асыра пайдаланатынын көрсетеді. Зерттеушілер мәселені код пен математика бойынша оқытуға байланыстырады, мұнда дұрыстық ...
