Российская лесная отрасль столкнулась с парадоксом: страна обладает четвертью мировых запасов древесины, но за десять месяцев текущего года объем лесозаготовок упал на 9%. Причина банальна и одновременно фундаментальна — логистика. Самые богатые лесные массивы расположены там, куда невозможно добраться по нормальным дорогам большую часть года. Десятилетиями отрасль выживала благодаря «зимникам» — временным путям по промерзшей земле. Но климат изменился, и старая схема рушится на глазах.
Морозный период в северных регионах сократился на 15-20%. Оттепели посреди зимы стали обычным делом, вечная мерзлота теряет стабильность. «Зимники», которые раньше гарантированно работали четыре-пять месяцев, теперь превратились в непредсказуемую авантюру. Лесозаготовители вынуждены строить всесезонные дороги, но здесь возникает другая проблема — заболоченные грунты и слабые почвы не выдерживают тяжелую технику. Дороги проваливаются, образуются глубокие колеи, а ремонт обходится дороже самого строительства.
Инженеры давно нашли частичное решение — геосинтетические материалы, прочные синтетические сетки, которые укладывают между слоями дорожного полотна. Они распределяют нагрузку и не дают щебню проваливаться в грунт. Проблема в другом: традиционные методы расчета не позволяют точно предсказать, как поведут себя эти современные материалы на конкретном участке. Проектировщик оказывается перед выбором — либо сделать дорогу с огромным запасом прочности и переплатить, либо рискнуть и получить конструкцию, которая развалится через сезон.
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета предложили выход из этого тупика. Они создали нейросеть, которая прогнозирует поведение дорожных конструкций с геосинтетикой на слабых грунтах с точностью от 88,27% до 92,06%. По словам разработчиков, аналогов этой системе в мире пока не существует.
Методика работы выглядит так: сначала исследователи провели сотни компьютерных симуляций, моделируя различные комбинации грунтов, материалов и нагрузок. Фиксировались два критических параметра — величина просадки дорожного полотна и напряжение в укрепляющей сетке. На этом массиве данных обучили нейросеть, которая теперь по 13 входным параметрам конструкции выдает прогноз: насколько просядет дорога и какую нагрузку испытает геосинтетический материал.
«Модель продемонстрировала стабильную точность прогнозирования на уровне 90,76% при погрешности менее 10%, что полностью соответствует требованиям для практического применения в дорожном строительстве», — объясняет доцент кафедры автомобильных дорог и мостов ПНИПУ Владимир Клевеко. Система показывает не просто цифры, но и раскрывает взаимосвязи: оказалось, что ключевой фактор прочности — это характеристики самого грунта. Именно от них зависит, как быстро образуется колея и какая нагрузка ляжет на синтетическую сетку. Для предотвращения просадок наиболее важна толщина асфальтового покрытия, а для долговечности сетки — ее жесткость.
Но технология не ограничивается расчетом текущего состояния. Нейросеть способна анализировать многолетние массивы данных: температурные графики, глубину промерзания, состав грунтов, динамику теплопереноса, климатические тренды. Это позволяет моделировать состояние дороги на горизонте от 5 до 20 лет — критически важная функция для регионов с вечной мерзлотой, где циклы промерзания и оттаивания создают максимальные риски деформации.
Система способна выделять участки повышенного риска еще на этапе проектирования и предлагать варианты усиления дорожного основания или изменения конструкции покрытия. Разработчики рассчитывают, что это сократит объем дорогостоящих полевых изысканий и уменьшит расходы на последующие ремонты. После патентования программного обеспечения планируются испытания на реальных объектах в Сибири.
Эксперты оценивают потенциал разработки осторожно, но позитивно. Илья Ревин, старший научный сотрудник Института искусственного интеллекта ИТМО, считает, что метод уже доказал практическую применимость и может стать фундаментом для устойчивого развития лесной отрасли. Сергей Голицын, руководитель направления Т1 ИИ, подчеркивает инновационность подхода: многослойные нейросети позволяют учитывать огромное количество параметров и значительно быстрее моделировать поведение сложных материалов, чем традиционное математическое моделирование.
Однако есть важная оговорка. Руслан Долгополов из «Оператор Газпром ИД» указывает на ключевой риск: технология даст отрицательный экономический эффект, если стоимость ее внедрения и сопровождения превысит экономию на материалах и изысканиях. Точность в 92% впечатляет, но коммерческий успех зависит от того, насколько доступным окажется программное обеспечение для проектировщиков и лесных компаний.
Если разработка пройдет путь от лаборатории до реальных проектов, последствия для транспортно-логистической отрасли могут быть серьезными. Строительство надежных всесезонных дорог откроет доступ к ресурсам, которые сейчас нерентабельно осваивать. Снижение логистических расходов скажется на себестоимости всей цепочки лесной продукции — от стройматериалов до бумаги и мебели.
Для перевозчиков это означает расширение географии работы и стабильность маршрутов. Вместо сезонных авралов появится возможность планировать перевозки круглый год. Для логистов — более предсказуемые сроки доставки и меньше рисков, связанных с состоянием дорог. Для грузоотправителей — снижение издержек и доступ к новым поставщикам из удаленных регионов.
Универсальность технологии делает ее применимой не только в лесной отрасли. Любое строительство на слабых грунтах — от месторождений полезных ископаемых до объектов инфраструктуры в северных регионах — сталкивается с теми же проблемами. Нейросеть может стать стандартным инструментом проектирования там, где климат и грунты не прощают ошибок. В условиях, когда адаптация инфраструктуры к климатическим изменениям из абстрактной задачи превращается в производственную необходимость, такие решения перестают быть экспериментом и становятся вопросом выживания целых отраслей.
