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 агрегирован из первоисточника:
Profit.kz — тег «Искусственный интеллект»
Читать полностью в Profit.kz — тег «Искусственный интеллект»ИИ 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.
Кратко от AI: Главные тезисы
- 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.

Похожие материалы
Почему в проспекте IPO Anthropic отсутствует так много ключевых цифр
Документ Anthropic S-1 занимает сотни страниц, и в нем не учитывается немало финансовых подробностей. «Anthropic должна инвесторам больше информации», — сообщил WIRED один аналитик.
OMRON приобретает OnLogic для решения задач периферийного ИИ-приложений
OnLogic сохранит свою штаб-квартиру в Вермонте, а также глобальные офисы в составе OMRON. Источник: OnLogic Поскольку производители все чаще используют данные и искусственный интеллект на периферии, им нужны надежные вычисления, которые работают наряду с автоматизацией и контролем в реальном времени. Корпорация OMRON в этом месяце заявила…
На Неделе климата в Нью-Йорке 2026 года MIT подключается к глобальной сети
Ежегодно Неделя климата в Нью-Йорке собирает более 100 000 человек на более чем 1000 мероприятиях по всему городу, чтобы обсудить климатические проблемы, найти решения и стимулировать действия. Участники представляют представители промышленности, научных кругов, благотворительных организаций, некоммерческих организаций, правительства, финансов и…
Исследователи обнаружили шесть закономерностей, из-за которых текст ИИ так утомительно читать
Исследование Нью-Йоркского университета и Техасского университета в Остине показывает, что модели пограничных языков систематически злоупотребляют лингвистическими шаблонами, которые людям трудно проанализировать. Исследователи связывают проблему с обучением программированию и математике, где правильность становится...
