opnjpsmПостсоветский материкPost–Soviet Continent2311-6412Институт стран СНГ10.48137/23116412_2023_4_106opnjpsm-39Research ArticleЭКОНОМИКАECONOMYМЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИМЕНЕНИЕ ИХ НА ТРАНСПОРТЕARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS AND THEIR APPLICATION IN TRANSPORTКаримовК. С.KarimovK. S.

КАРИМОВ Константин Сергеевич – аспирант кафедры политологии и права

105005, г. Москва, ул. Фридриха Энгельса, д. 21 стр. 3

KARIMOV Konstantin S. – postgraduate student at the Political Science and Law Department

105005, Moscow, 21 Friedrich Engels St. 3

const.karimoff@yandex.ruГосударственный университет просвещенияРоссияMoscow State UniversityRussian Federation20230912202304106115Copyright © Каримов К.С., 20232023Каримов К.С.Karimov K.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.pstmaterik.ru/jour/article/view/39

В статье рассматриваются различные методы искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в транспортной отрасли. Автор анализирует, как эти методы можно использовать в области организации безопасности дорожного движения, решения проблемы увеличения пассажиропотока и защиты окружающей среды. Обсуждаются проблемы и ограничения, связанные с применением искусственного интеллекта. Статья предлагает обзор современных тенденций, выявляет возможности и трудности внедрения ИИ в транспорт и предлагает пути их решения.

The article discusses various methods of artificial intelligence and their application in the transport industry. The author analyzes how these methods can be used in the field of road safety, solving the problem of increasing passenger traffic and protecting the environment. The problems and limitations associated with the use of artificial intelligence are discussed. The article provides an overview of current trends, identifies the opportunities and difficulties of implementing AI in transport and suggests ways to solve them.

искусственный интеллекттехнологиитранспортная логистикаоптимизациямашинное обучениенейронные сетиartificial intelligencetechnologiestransport logisticsoptimizationmachine learningneural networksReferencesФлах П. Машинное обучение. М.: ДМК Пресс. 2015. 400 с.Flakh P. Machine learning. M.: DMK Press. 2015. 400 p.Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. М.: Горячая линия-Телеком. 2010. 520 с.Rutkovsky L. Methods and technologies of artificial intelligence. M.: Hotline-Telecom. 2010. 520 p.Исхакова А.Ф. Применение искусственного интеллекта // Вестник современных исследований. 2018. № 9.3. С. 261-262.Iskhakova A.F. Application of artificial intelligence // Bulletin of Modern Research. 2018. No. 9.3. pp. 261-262.Арифджанова Н.З. Применение искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов транспорта // Universum: технические науки. 2023. №5 (110). С. 10-12.Arifdzhanova N.Z. Application of artificial intelligence for optimization of transport routes // Universum: technical sciences. 2023. No.5 (110). pp. 10-12.Головастов А. Аспекты внедрения искусственного интеллекта на транспорте и в критически ответственных секторах // СТА. 2022. №2. С. 24-35.Golovastov A. Aspects of the introduction of artificial intelligence in transport and in critically responsible sectors // STA. 2022. No.2. pp. 24-35.Ерохина Е.В., Соцкова Е.А. Перспективы развития логистики и транспорта в процессе цифровизации // Научно-образовательный журнал для студентов и преподавателей «StudNet». 2022. №6. C. 6712-6721.Erokhina E.V., Sotskova E.A. Prospects for the development of logistics and transport in the process of digitalization // Scientific and educational the magazine for students and teachers “StudNet”. 2022. No.6. pp. 6712-6721.Акимов А.Е. Большие данные, искусственный интеллект и облачные технологии: цифровизация железных дорог // Инновации и инвестиции. 2023. № 3. С. 150-153.Akimov A.E. Big data, artificial intelligence and cloud technologies: digitalization of railways // Innovations and investments. 2023. No. 3. pp. 150-153.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.