Учёные ИрГУПС получили патент на цифровой двойник моста

Учёные из Иркутского государственного университета путей сообщения (ИрГУПС) получили патент на цифровой двойник моста. Федеральное агентство железнодорожного транспорта (Росжелдор) сообщило, что в ИрГУПС создали агрегированный цифровой двойник моста. Вуз находится в ведении Росжелдор.

Группа учёных получила патент на изобретение «Агрегированный цифровой двойник мостового перехода». Специалисты разработали математическую модель, анализирующую данные, поступающие с датчиков, и определяющую дефекты конструкции, остаточный ресурс конструкции с учётом трафика, прогнозирующую негативные события.

По словам начальника Центра трансфера технологий ИрГУПС Павла Иванова, это первый в России патент на агрегированный цифровой двойник мостового перехода. Разработка позволяет из большого массива данных в режиме реального времени получать самую важную информацию для эксплуатирующих организаций. В числе полученных данных — фактическая грузоподъёмность и остаточный ресурс.

Разработанная технология позволяет отслеживать состояние объекта в режиме реального времени. Разработка позволит сэкономить десятки миллионов рублей из бюджета и продлить срок эксплуатации объектов транспортной инфраструктуры.

В 2025–2026 годах планируется оборудовать цифровыми двойниками два моста в Иркутской области — через реки Олха и Ушаковка. На момент написания материала университет занимается коммерциализацией проекта. Кроме того, прорабатывается вопрос оснащения новой технологией моста через реку Лена в Усть‑Куте.

ИрГУПС развивает и другие проекты цифровой инженерии, например виртуальные копии подвижного состава и бизнес‑процессов. Вуз планирует поставить цифровые двойники на все критически важные объекты инфраструктуры в Иркутской области.

В августе 2025 года специалисты Уральского федерального университета разработали нейросеть, которая находит опасные трещины в мостах, дорогах и зданиях за секунды. По словам разработчиков нейросети, новая технология может заменить многочасовые ручные проверки, снизить риск аварий и сэкономить бюджет на обслуживании инфраструктуры. Разработка уже показала точность 88,7% на снимках из России и Китая.