Водители в Англии теперь имеют доступ к новому онлайн-инструменту картографирования, который оценивает прогресс ремонта выбоин местными советами, используя систему светофора. Инициатива Министерства транспорта (DfT) направлена на повышение прозрачности и подотчетности в отношении того, как местные органы власти используют государственное финансирование для содержания дорог.

Тринадцать местных органов власти получили "красную" оценку, что указывает на плохое состояние их дорог и неэффективное использование государственных средств на ремонт. В их число входят Камберленд, Болтон, Кенсингтон и Челси, Бедфорд, Западный Нортгемптоншир, Северный Линкольншир и Дербишир. В отличие от них, Эссекс, Уилтшир, Ковентри, Лидс и Дарлингтон были в числе советов, получивших "зеленую" оценку на карте DfT, что свидетельствует о лучшем состоянии дорог и более эффективном использовании средств.

Министр транспорта Хайди Александер заявила, что водители "слишком долго" несли на себе бремя ненадлежащего содержания дорог. Выступая в программе "Sunday with Laura Kuenssberg" на BBC, она подчеркнула разочарование общественности в связи с неоднократными столкновениями с выбоинами и вытекающими из этого расходами на ремонт транспортных средств. Александер подчеркнула увеличение государственного финансирования на содержание дорог и необходимость предоставления общественности средств для контроля за использованием этих средств.

Инструмент картографирования использует данные, собранные DfT и местными советами, потенциально включая анализ на основе искусственного интеллекта для оценки состояния дорог. Хотя это и не указано явно, алгоритмы ИИ могут анализировать изображения и данные датчиков с транспортных средств для выявления и классификации выбоин, обеспечивая более объективную и всестороннюю оценку, чем традиционные методы. Этот тип применения ИИ подпадает под зонтик компьютерного зрения, где алгоритмы обучаются "видеть" и интерпретировать изображения, и предиктивной аналитики, где алгоритмы прогнозируют будущие результаты на основе исторических данных.

Последствия такой системы выходят за рамки простого выявления проблемных зон. ИИ можно использовать для прогнозирования мест, где, вероятно, образуются выбоины, на основе таких факторов, как погодные условия, интенсивность движения и состав дорожного материала. Эта возможность прогнозирования позволит советам заблаговременно решать потенциальные проблемы, предотвращая появление выбоин до их возникновения и снижая общую стоимость содержания дорог.

Использование ИИ в управлении инфраструктурой поднимает вопросы о конфиденциальности данных и алгоритмической предвзятости. Обеспечение этичного сбора и использования данных, а также отсутствие предвзятости в алгоритмах имеет решающее значение для поддержания доверия общественности и обеспечения справедливых результатов. DfT пока не опубликовало подробную информацию о конкретных алгоритмах, используемых в инструменте картографирования, но прозрачность в этой области будет иметь важное значение.

DfT планирует регулярно обновлять карту, отражая текущий прогресс в ремонте дорог по всей Англии. Успех этой инициативы будет зависеть от точности данных, эффективности используемых алгоритмов и готовности местных органов власти решать проблемы, выявленные инструментом картографирования. Общественность теперь может получить доступ к карте и следить за работой своего местного совета, что потенциально приведет к улучшению содержания дорог и снижению нагрузки на водителей.