Современные автопарки, включая общественный транспорт, грузоперевозки, такси и корпоративные автопарки, являются одними из крупнейших источников выбросов CO₂, NOx и твердых частиц. Эти загрязнения негативно влияют на окружающую среду, ухудшают качество воздуха и приводят к увеличению эксплуатационных расходов. Однако многие транспортные компании не имеют инструментов для эффективного контроля выбросов и оптимизации своей работы. Проект CO₂Track направлен на создание интеллектуальной системы, которая в реальном времени анализирует выбросы автопарка, выявляет источники загрязнения и предлагает оптимальные стратегии по их снижению. Система будет использовать технологии анализа данных, машинного обучения и алгоритмы оптимизации, чтобы минимизировать негативное воздействие транспорта на экологию и повысить его экономическую эффективность. Ключевые технологии CO₂Track: - сбор и обработка данных в реальном времени – интеграция IoT-датчиков, GPS-трекеров и внешних источников данных (погодные условия, дорожная обстановка, загруженность маршрутов); - ИИ-анализ выбросов – выявление закономерностей, моделирование выбросов на основе исторических данных и прогнозирование возможных сценариев загрязнения; оптимизация маршрутов – разработка интеллектуальных алгоритмов, которые анализируют загруженность дорог, ремонтные работы, экологические зоны и выбирают наименее загрязняющий маршрут; анализ стиля вождения – использование алгоритмов машинного обучения для оценки манеры управления транспортом и предложения рекомендаций по снижению расхода топлива и выбросов; ИИ-предсказания по техническому обслуживанию – анализ состояния транспорта и автоматическая генерация рекомендаций по ТО, предотвращение поломок и снижение износа техники.