Российская лесная отрасль столкнулась с парадоксом: при росте доходов объем лесозаготовок за десять месяцев 2025 года упал на 9%. Причина не в спросе или производственных мощностях — проблема в том, что до самых богатых лесных массивов просто невозможно добраться большую часть года. Десятилетиями отрасль полагалась на зимники — временные дороги по промерзшей земле, которые позволяли достигать удаленных участков. Но климат меняется быстрее, чем успевают адаптироваться технологии.
Зима в северных регионах сократилась на 15-20%, участились оттепели, а в зонах вечной мерзлоты грунт начал терять стабильность. Зимники стали непредсказуемыми и опасными — окно для работы сужается, а риски растут. Строить круглогодичные дороги на болотистых почвах и слабых грунтах технически возможно, но экономически это оставалось сомнительным решением: старые методы расчета не позволяли точно предсказать поведение современных укрепляющих материалов, и инженеры выбирали между двумя крайностями — либо делать заведомо дорогой проект с избыточным запасом прочности, либо рисковать получить дорогу, которая развалится через сезон.
Именно здесь технологии искусственного интеллекта предлагают выход из тупика, в котором оказалась транспортная инфраструктура лесных регионов.
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета создали нейросеть, которая прогнозирует поведение дорожных конструкций с геосинтетическими материалами на слабых грунтах. Геосинтетика — это прочные синтетические сетки и полотна, которые укладывают между слоями дорожного полотна, чтобы распределять нагрузку и предотвращать проседание щебня в грунт. Технология известная, но расчет ее эффективности в конкретных условиях всегда был узким местом проектирования.
Система работает на основе данных из сотен компьютерных экспериментов, в которых моделировались различные комбинации грунтов, материалов и нагрузок. Нейросеть анализирует 13 входных параметров конструкции и выдает два критически важных показателя: величину просадки дорожного полотна и уровень напряжения в укрепляющем материале. Точность прогнозов составляет 90,76% при погрешности менее 10%, а в серии независимых тестов система показала стабильность в диапазоне от 88,27% до 92,06%.
Важнее цифр то, что нейросеть выявила приоритеты: ключевой фактор прочности дороги — это характеристики самого грунта, от которых зависит скорость образования колеи. Для предотвращения деформаций наиболее критична толщина асфальтового покрытия, а долговечность геосинтетической сетки определяется ее жесткостью. Понимание этих взаимосвязей позволяет проектировщикам не просто строить дороги, а оптимизировать их под конкретные условия без излишних затрат.
Потенциал технологии очевиден: доступ к удаленным лесным массивам, которые сейчас нерентабельно осваивать, может сделать разработку месторождений экономически выгодной. Снижение логистических расходов в теории должно отразиться на себестоимости всей продукции лесной отрасли — от стройматериалов до мебели. Разработчики планируют запатентовать программное обеспечение, что откроет путь к его практическому применению в реальном проектировании.
Однако эксперты указывают на факторы, которые могут затормозить внедрение. Руслан Долгополов, руководитель группы продуктов «Оператор Газпром ИД», предупреждает: технология даст отрицательный экономический эффект, если стоимость ее внедрения и сопровождения превысит экономию на материалах и изысканиях. Это не теоретический риск — российская строительная отрасль, особенно в регионах, сталкивается с серьезными барьерами при внедрении ИИ-решений.
Исследования показывают, что доля искусственного интеллекта в строительстве составляет всего 0,3% от общего объема ИИ-разработок. Среди причин медленного внедрения — высокая стоимость технологий, отсутствие интеграции с существующими системами, дефицит квалифицированных специалистов (только в Новосибирской области в 2024 году не хватало 6,5 тысячи строителей), недоверие к инновациям и фокус бизнеса на краткосрочной прибыли. Эксперты отмечают, что основная проблема даже не в технологиях, а в незрелости бизнес-процессов и отсутствии стандартизации данных.
Пермская разработка — не единственный пример применения нейросетей в инфраструктурной отрасли. Параллельно развиваются другие направления, которые показывают, как именно искусственный интеллект трансформирует рабочие процессы.
Видеоаналитика на основе ИИ уже контролирует движение грузового транспорта на стройплощадках, сокращая потери от хищений материалов почти на 90%. Система отслеживает перемещения техники, фиксирует несанкционированные действия и создает прозрачную картину логистических процессов. В другом направлении нейросеть GigaChat автоматизирует проверку исполнительной документации при строительстве линейных объектов — трубопроводов, ЛЭП, дорог, экономя время специалистов и устраняя человеческие ошибки в проверке объемов, орфографии и соответствия стандартам.
На Ямале создается нейросеть для контроля состояния дорог в условиях вечной мерзлоты, использующая данные лазерного сканирования и аэрофотосъемки. В градостроительстве ИИ начинает автоматизировать классификацию видов разрешенного использования земель, ускоряя подготовку градостроительных карт. Рост вакансий по искусственному интеллекту увеличился в 2,5 раза за год — отрасль осознает потребность в компетенциях, даже если массовое внедрение идет медленнее ожиданий.
Пермская нейросеть решает конкретную и острую проблему — она дает проектировщикам и лесным компаниям инструмент для создания надежных круглогодичных дорог там, где традиционные методы не работают. Точность прогнозов в 92% — это не абсолютная гарантия, но значительный шаг вперед по сравнению с ситуацией, когда инженер вынужден действовать практически вслепую.
Технология имеет потенциал изменить экономику целых регионов: открыть доступ к ресурсам, которые сейчас остаются недоступными из-за логистических ограничений, заменить ненадежные зимники постоянной инфраструктурой, снизить транспортные издержки. Но между разработкой и массовым внедрением лежит дистанция, которую предстоит пройти.
Эксперты подчеркивают принцип «человек + ИИ»: искусственный интеллект должен автоматизировать рутину и предоставлять данные для решений, но финальный выбор остается за специалистом. Это особенно критично в ответственных отраслях, где ошибка может стоить не только денег, но и безопасности. Успех технологии будет зависеть не только от ее точности, но и от готовности отрасли перестроить процессы, инвестировать в обучение кадров и принять новые стандарты работы.
Лесная отрасль России владеет огромной частью мировых запасов древесины, но не может эффективно их использовать из-за инфраструктурных ограничений. Климат меняется, старые методы перестают работать, а новые технологии предлагают выход — но только если индустрия будет готова их принять.
