Анализ опыта использования технологий искусственного интеллекта в транспортном проектировании и смежных отраслях
Аннотация
В настоящей статье проведены обзор и анализ технологий искусственного интеллекта, применяемых в транспортном проектировании и смежных отраслях, коммерческих продуктов и задач транспортного проектирования, решаемых указанными технологиями.
Об авторах
С. А. Лебедев
НИУ «Высшая школа экономики» (ВШЭ)
Россия
Россия
Лебедев Сергей Аркадьевич - кандидат экономических наук, руководитель департамента программной инженерии ФКН НИУ ВШЭ.
109028, Москва, Покровский бульвар, д. 11
Г. Г. Красноженов
НИУ «Высшая школа экономики» (ВШЭ)
Россия
Россия
Красноженов Григорий Григорьевич - кандидат физико-математических наук, ведущий эксперт научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ.
109028, Москва, Покровский бульвар, д. 11
Н. С. Белова
НИУ «Высшая школа экономики» (ВШЭ)
Россия
Россия
Белова Наталья Сергеевна - кандидат технических наук, доцент департамента программной инженерии ФКН НИУ ВШЭ.
109028, Москва, Покровский бульвар, д. 11
Список литературы
1. Kimm G., Burry M., 2021. Steering into the skid: arbitraging human and artificial intelligences to augment the design process. In: Proceedings of the 40th Annual Conference of the Association for Computer Aided Design in Architecture (ACADIA);
2. Nauata et al., (2021) Nauata, N., Hosseini, S., Chang, K. — H., Chu, H., Cheng, C. — Y., and Furukawa, Y., 2021. House-gan++: Generative adversarial layout refinement network towards intelligent computational agent for professional architects. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, — pp. 13632–13641. https://doi.org/10.1109/CVPR46437.2021.01342;
3. Kim and Huang, (2023) Kim F. C. and Huang J., 2023. Perspectival GAN. In Co-creating the Future, Education and Research in Computer Aided Architectural Design in Europe (eCAADe), Volume 1, — pp. 341–350. https://doi.org/10.52842/conf.ecaade.2022.1.341;
4. González and Garcia, (2024) González A.F., and Garcia M., 2024. A posthuman architectural artificial intelligence speculum? Text and images in future spaces. Architectural Design, 94(1):22–29. Wiley Online Library. https://doi.org/10.1002/ad.3010;
5. Белов А. В. Проблемы и перспективы применения технологий искусственного интеллекта в транспортном проектировании. Московский транспорт. Наука и проектирование. — 2025, № 1. — С. 55–65.
6. Mrosla, L., von Both, P., 2019. Quo vadis AI in architecture?— survey of the current possibilities of AI in the architectural practice. In: Proceedings of 37 eCAADe and XXIII SIGraDi Joint Conference;
7. Peng Z. — R., Lu K. — F., Liu Y., & Zhai W. (2023). The Pathway of Urban Planning AI: From Planning Support to Plan-Making. Journal of Planning Education and Research, 44(4), 2263–2279. https://doi.org/10.1177/0739456X231180568;
8. Chen and Hays, (2018) Chen W. and Hays J., 2018. Sketchygan: Towards diverse and realistic sketch to image synthesis. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 9416–9425. https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00981;
9. Farshad et al., (2023) Farshad A., Yeganeh Y., Chi Y., Shen C., Ommer B., and Navab N., 2023. Scenegenie: Scene graph guided diffusion models for image synthesis. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pages 88–98. https://doi.org/10.1109/ICCVW60793.2023.00016;
10. Chengyuan Li, Tianyu Zhang, Xusheng Du, Ye Zhang, Haoran Xie, Generative AI models for different steps in architectural design: A literature review, Frontiers of Architectural Research, Volume 14, Issue 3, 2025, Pages 759–783, ISSN2095–2635, https://doi.org/10.1016/j.foar.2024.10.001;
11. Devlin et al., (2018) Devlin J., Chang M. — W., Lee K., and Toutanova K., 2018. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. https://doi.org/10.48550/arXiv.1810.04805;
12. Koehler, (2023) Koehler, D., 2023. More than anything: Advocating for synthetic architectures within large-scale language-image models. International Journal of Architectural Computing, Volume 21, — pp. 242–255. https://doi.org/10.1177/14780771231170455;
13. Lartey, Desmond & Law, Kris. (2024). A Proposed Methodology for Intelligent Decision-Making in Smart Cities and Urban Planning;
14. Khediri, Abderrazak & Laouar, Mohamed & Eom, Sean. (2021). Improving Intelligent Decision Making in Urban Planning: Using Machine Learning Algorithms. International Journal of Business Analytics. 8. 40–58. https://doi.org/10.4018/IJBAN.2021070104;
15. Jeon, Minwuk & Oh, Byoung-Woo. (2016). Analyzing Spatial Data Using Clustering Algorithm for Urban Planning. 112–114. https://doi.org/10.14257/astl.2016.135.28;
16. Kumar, Punit & Gupta, Atul. (2020). Active Learning Query Strategies for Classification, Regression, and Clustering: A Survey. Journal of Computer Science and Technology. 35. 913–945. https://doi.org/10.1007/s11390–020–9487–4.
Рецензия
Для цитирования:
Лебедев С.А., Красноженов Г.Г., Белова Н.С. Анализ опыта использования технологий искусственного интеллекта в транспортном проектировании и смежных отраслях. Московский транспорт. Наука и проектирование. 2025;(2):69-87.
For citation:
Lebedev S.A., Krasnozhenov G.G., Belova N.S. Use of Artificial Intelligence Technologies in Transportation Design and Related Industries. Moscow Transport. Science and Designn. 2025;(2):69-87. (In Russ.)
Просмотров:
5
Послать статью по эл. почте 