ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В УПРАВЛЕНИИ ОСВЕТИТЕЛЬНЫХ УСТАНОВОК

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN LIGHTING CONTROL

Faizullina Adeliya Alexandrovna

Student, Department of Power supply of industrial enterprises, Kazan State Power Engineering University,

Russia, Kazan

Denisova Natalia Vyacheslavovna

Scientific supervisor, Candidate of Physical and Mathematical Sciences, associate professor, Kazan State Power Engineering University,

Russia, Kazan

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются перспективы применения технологий искусственного интеллекта в управлении осветительными установками. Анализируются ключевые преимущества интеллектуальных систем перед традиционными методами управления, включая энергоэффективность, адаптивность и персонализацию световой среды. Особое внимание уделяется алгоритмам машинного обучения и компьютерного зрения, позволяющим системам анализировать комплекс параметров окружающей среды и активности людей в режиме реального времени. Исследуются практические аспекты внедрения AI-решений в системах уличного, промышленного и коммерческого освещения, а также обсуждаются потенциальные угрозы, связанные с безопасностью и внедрением.

ABSTRACT

This article examines the prospects for applying artificial intelligence technologies to lighting control. It analyzes the key advantages of intelligent systems over traditional control methods, including energy efficiency, adaptability, and personalization of the lighting environment. Particular attention is paid to machine learning and computer vision algorithms, which enable systems to analyze a range of environmental parameters and human activity in real time. Practical aspects of implementing AI solutions in street, industrial, and commercial lighting systems are explored, and potential threats associated with security and implementation are discussed.

Ключевые слова: искусственный интеллект, интеллектуальное освещение, энергоэффективность, машинное обучение, компьютерное зрение.

Keywords: artificial intelligence, smart lighting, energy efficiency, machine learning, computer vision.

Сфера освещения переживает фундаментальную трансформацию, вызванную интеграцией технологий искусственного интеллекта. Традиционные системы, основанные на таймерах и простых датчиках движения, уступают место интеллектуальным комплексам, способным не просто реагировать на заранее заданные условия, а анализировать, прогнозировать и адаптироваться к динамичной окружающей среде. Искусственный интеллект превращает осветительные установки из пассивного оборудования в активный компонент городской, промышленной и жилой инфраструктуры, открывая новые горизонты в области энергосбережения, безопасности и комфорта [1].

Ключевое преимущество AI-управления заключается в переходе от реактивной к проактивной модели. Если традиционный датчик движения включает свет только при фиксации объекта, то система с компьютерным зрением способна анализировать видеопоток в реальном времени. Она может не только детектировать присутствие, но и классифицировать объекты (пешеход, велосипед, автомобиль), оценивать их скорость и траекторию движения, а также анализировать плотность потока. На основе этих данных алгоритмы машинного обучения прогнозируют сценарий развития ситуации и заранее адаптируют освещение: плавно повышают яркость на пути движения пешехода, выделяют светом велосипедную дорожку при приближении группы велосипедистов или обеспечивают максимальную освещенность на пешеходном переходе при обнаружении намерения человека его пересечь. Такой подход не только создает более комфортную и безопасную среду, но и позволяет значительно экономить энергию, избегая постоянной работы светильников на полную мощность [2].

В контексте умного города AI-алгоритмы становятся ядром централизованной системы управления уличным освещением. Они агрегируют данные с тысяч датчиков, метеостанций, календарей и даже профилей в социальных сетях (для прогнозирования активности в парках во время мероприятий). Система может самостоятельно анализировать динамику восхода и заката, учитывать погодные условия — например, повышать яркость в условиях тумана, дождя или снегопада для компенсации ухудшенной видимости. Более того, AI оптимизирует энергопотребление в масштабах всего города, перераспределяя нагрузку между фидерами и прогнозируя пиковые нагрузки, что продлевает срок службы оборудования и снижает эксплуатационные расходы [3].

В промышленности и коммерческой недвижимости искусственный интеллект позволяет реализовать концепцию человеко-ориентированного освещения. Система может анализировать расписание работ, зонирование помещений и данные о фактической занятости. В офисе она будет динамически подстраивать цветовую температуру света в течение дня — стимулирующий холодный свет утром и мягкий теплый — во второй половине дня для снижения утомляемости. На складе или в цехе AI может подсвечивать только те зоны, где в данный момент работают люди или движется погрузчик, а также усиливать освещенность в зонах выполнения точных операций. Персонализация достигается за счет интеграции с системами контроля доступа: при идентификации сотрудника его индивидуальные предпочтения по освещению на рабочем месте могут применяться автоматически [4].

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение AI в управление освещением сталкивается с рядом вызовов. Главным из них является вопрос кибербезопасности. Централизованная интеллектуальная система становится лакомой целью для хакерских атак, последствия которых могут варьироваться от энергетического коллапса до создания аварийных ситуаций. Другими барьерами остаются высокая первоначальная стоимость развертывания, необходимость в квалифицированных кадрах для обслуживания и этические вопросы, связанные с постоянным видеонаблюдением и сбором данных о поведении людей [5].

В заключение можно констатировать, что искусственный интеллект кардинально меняет философию управления светом. Освещение перестает быть статичной услугой и становится динамичной, адаптивной средой, которая взаимодействует с пользователем и окружающим миром. Дальнейшее развитие этого направления лежит в области более тесной интеграции с другими системами умных зданий и городов, совершенствования алгоритмов прогнозирования и создания стандартов, обеспечивающих безопасность и надежность интеллектуальных осветительных сетей. Уже сегодня AI доказывает, что будущее освещения — это не просто больше света, а именно тот свет, который нужен, в нужном месте и в нужное время.

Список литературы:

1. Алексеев, Е. Г. Современный этап развития экспертных систем / Е. Г. Алексеев, С. А. Шиков // Материалы XX научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов Национального исследовательского Мордовского государственного университета им. Н. П. Огарева. – 2016. – С. 257–261.
2. Алексеев, Е. Г. Интеллектуальные системы на примере уличного освещения / Е. Г. Алексеев, С. А. Шиков, С. Н. Ивлиев // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2017. – № 1-2.
3. Марончук, И. И. Система интеллектуального светодиодного освещения / И. И. Марончук, И. Б. Широков, А. А. Вельченко, В. И. Мирончук // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. – 2018. – № 5.
4. Эннс, О. Интеллектуальные системы уличного освещения / О. Эннс // Энергосбережение. – 2008. – № 1. – С. 58–62.
5. Шиков, С. А. Проектирование и разработка системы интеллектуального управления освещением под ОС «Android» / С. А. Шиков, Е. Г. Алексеев // Проблемы и перспективы развития отечественной светотехники, электротехники и энергетики : материалы XII Всероссийской научно-технической конференции с международным участием. – 2015. – С. 113–116.