Opravy silnic byly dlouho hlavně reakcí na to, co už bylo na vozovce vidět. Výtluk, prasklina, propadlá krajnice, vyjeté koleje. Jenže správa silniční sítě se pomalu posouvá od prostého hašení nejviditelnějších problémů k práci s daty. Do plánování vstupují diagnostická vozidla, kamery, laserové skenery, dlouhodobá měření a stále častěji také umělá inteligence.
Neznamená to, že by algoritmus rozhodoval o tom, která silnice dostane nový povrch a která bude muset počkat. Tak daleko praxe není a ani být nemá. Moderní systémy ale umějí správcům komunikací ukázat, kde se stav vozovky může začít zhoršovat nejrychleji, jaký zásah dává ekonomicky největší smysl a co se stane, když se oprava odloží.
V době, kdy se veřejné rozpočty potýkají s omezeními a silniční síť stárne rychleji, než by si řidiči přáli, může jít o zásadní změnu. Ne proto, že by technologie nahradily silničáře, ale proto, že jim mohou dát přesnější podklady pro rozhodování.
Silnice už nejsou jen asfalt. Jsou to také data
Moderní diagnostika dokáže sledovat stav vozovek mnohem podrobněji než dřív. Nejde jen o hrubý pohled na rozbitý úsek. Systémy mohou vyhodnocovat nerovnosti, trhliny, vyjeté koleje, krajnice i další typy poškození. Pokud se podobná data sbírají dlouhodobě, začíná být možné odhadovat, jak se konkrétní úsek bude vyvíjet v dalších letech.
Právě tady dostává prostor umělá inteligence. Algoritmy porovnávají historický vývoj poruch, hledají opakující se vzorce a modelují různé varianty údržby. Správce silnice tak může vidět, jaký dopad bude mít okamžitá oprava, co může způsobit dvouleté odložení a kdy stačí levnější údržbový zásah místo větší rekonstrukce.
Takový přístup je důležitý hlavně u rozsáhlé sítě komunikací, kde se nikdy neopraví všechno najednou. Rozhodování pak nestojí jen na tom, který problém je nejvíc vidět, ale také na tom, kde hrozí nejrychlejší zhoršení a kde se včasný zásah může dlouhodobě vyplatit.
Technický ředitel a člen představenstva společnosti VARS David Novák upozorňuje, že podobné nástroje nejsou náhradou odborného rozhodování. Modely pracují s dostupnými daty a s předpoklady, na kterých byly vytvořeny. V reálném provozu proto dál zůstává důležitý zkušený správce nebo technik, který dokáže výsledky zasadit do souvislostí, které algoritmus sám nezná.
Ve Velké Británii objevili materiál na silnice, který si trhliny v povrchu spraví sám
A právě v tom je hlavní rozdíl mezi představou a skutečností. Umělá inteligence může označit rizikový úsek, spočítat pravděpodobnost dalšího zhoršování a nabídnout varianty řešení. O tom, co se opravdu opraví, kdy se práce naplánují a jak velký zásah se provede, ale dál rozhodují lidé.
Česká praxe už má první konkrétní příklady
Že nejde jen o vzdálenou představu, ukázal Královéhradecký kraj. Silničáři tam letos testovali využití umělé inteligence při zjišťování závad na vozovce a následné opravy pomocí mikrovlnné technologie. Zkouška proběhla na silnici II/297 mezi Svobodou nad Úpou a Černým Dolem na Trutnovsku, tedy na důležité přístupové trase do krkonošského střediska Janské Lázně.
Test se uskutečnil přes den i v noci, aby bylo možné ověřit práci systému v různých provozních podmínkách. Umělá inteligence označila vznikající závady a ty byly následně opraveny mikrovlnnou technologií společnosti FUTTEC. Na navazujícím úseku se má opravovat standardním způsobem, aby bylo možné porovnat životnost, kvalitu, rychlost i ekonomickou náročnost obou řešení.
Mikrovlnná technologie je zajímavá i tím, že pracuje s teplou obalovanou směsí, kterou lze použít také v mrazech. To může být praktické hlavně v zimním období, kdy jsou běžné postupy omezené a výtluky přitom často vznikají velmi rychle.
Královéhradecký kraj zároveň připravuje roční pilotní projekt, který má využití umělé inteligence a mikrovlnných oprav rozšířit na větší část regionu. Údržba silnic Královéhradeckého kraje plánuje pronájem potřebné technologie a vybavení vybraných vozidel systémem pro detekci závad. Pokud se oba pilotní projekty osvědčí, mohou se tyto nástroje stát trvalou součástí krajské údržby silnic.
U stejného kraje je vidět i finanční rozměr celé věci. Pro letošní rok má na investice do staveb a oprav silnic nižších tříd připraveno 1,9 miliardy korun, což je o 100 milionů korun více než v předchozím roce. V plánu je 45 dopravních staveb, z toho 13 pokračuje z loňska. Práce se mají týkat 48 kilometrů silnic a 18 mostů.
Královéhradecký kraj zkouší revoluci v opravách silnic, závady hledá umělá inteligence
Algoritmus nevidí všechno, co musí znát člověk
Sebelepší predikce má své hranice. Model může pracovat jen s tím, co dostane v datech. Nemusí znát všechny plánované uzavírky, návaznosti staveb, lokální dopravní zvyklosti, politické priority, dostupnost firem nebo mimořádné situace. Silnice přitom nejsou izolované úseky na mapě. Každá oprava ovlivňuje dopravu v okolí, objížďky, obce, podnikatele i každodenní život řidičů.
Proto se moderní správa infrastruktury nemůže omezit na nákup softwaru. Důležitější bude, jak se s daty bude pracovat. Pokud zůstanou v oddělených tabulkách, starých pasportech a nepropojených systémech, jejich přínos bude omezený. Pokud se ale podaří vytvořit dlouhodobé datové řady a propojit je s mapami, diagnostikou, plánováním staveb a rozpočty, může být rozhodování výrazně přesnější.
Do stejného vývoje zapadá také širší digitalizace dopravy. Ministerstvo dopravy letos představilo strategii rozvoje kooperativních inteligentních dopravních systémů C-ITS pro roky 2026 až 2031. Ta počítá s propojením vozidel, infrastruktury a dalších systémů v reálném čase. Důležité informace se mají dostávat nejen do vozidel vybavených jednotkou C-ITS, ale také do infotainmentů, navigací a městských aplikací. Strategie zahrnuje i využití nových technologií včetně předpovídání dopravních toků pomocí umělé inteligence.
Další velkou oblastí je BIM, tedy digitální správa informací o stavbě. U složitějších dopravních staveb, jako jsou mosty, tunely nebo větší rekonstrukce, může informační model sloužit nejen projektantům při přípravě, ale také správcům během celé životnosti objektu. Od roku 2027 má v Česku nabýt účinnosti zákon o správě informací o stavbě a vystavěném prostředí, který se dotkne především nadlimitních veřejných stavebních zakázek.
Výsledek může být pro řidiče méně viditelný než nový asfalt, ale z dlouhodobého pohledu zásadní. Chytřejší údržba silnic nebude stát jen na senzorech, kamerách a algoritmech. Bude záviset na tom, zda správci dokážou data opravdu využít a proměnit je v lepší plánování oprav. Umělá inteligence může ukázat, kde se problém blíží. Odpovědnost za rozhodnutí ale zůstává na lidech.
Zdroj: newstream.cz, irozhlas.cz, khk.cz