Пустить ИИ в город: как нейросети используют в мегаполисах

22.08.2023 |

Источник: Известия

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) с каждым годом всё активнее интегрируются в системы мегаполисов. Нейросети используют для разработки цифрового двойника города — такие есть у Москвы и Санкт-Петербурга. Они помогают проанализировать массивы данных и выявить на основе этого актуальные проблемы. ИИ повышает качество человеческого капитала: благодаря технологиям люди меньше времени тратят на рутину и больше — на свое образование, медобслуживание и социальные услуги. Как искусственный интеллект интегрируется в урбанистический ландшафт, разбирались «Известия».

Область применения нейросетей

Современные города глубоко цифровизированы. Например, российская столица обходит по этому показателю многие мегаполисы мира. На данный момент нейросети задействованы более чем в 70 московских проектах. Это умные контакт-центры, чат-боты, голосовые помощники, Face Pay в метро, роботизированная сортировка мусора и так далее. Искусственный интеллект активно задействуется и в транспортной сфере: за безопасность и комфорт пассажирских перевозок отвечает большой технологический комплекс.

Самыми перспективными направлениями цифровой урбанистики стали те, что напрямую влияют на жизнь людей, повышают ее качество и комфорт. Одно из них — умные ЖКХ: это датчики и контроллеры, установленные на котельных и насосных станциях, которые передают информацию в единый мониторинговый центр. На следующем этапе нейросети используют для агрегирования и анализа информации.

С помощью такого комплекса IT-решений можно получить инструмент для отслеживания состояния всего ЖКХ, предотвращения аварий и гибкого управления городским хозяйством, пояснил «Известиям» директор по связям с органами государственной власти IT-компании КСОР «Антисон» Станислав Шмелев.

— Технологии искусственного интеллекта можно использовать и для работы с документами, которых в сфере городского хозяйства очень много: это как внутренний оборот, так и документы от пользователей услуг. Нейросети смогут проверять комплектность бумажных и электронных документов, сортировать их, распределять по ведомствам и так далее, — пояснил эксперт.

Еще одно направление с большим потенциалом — цифровизация сферы безопасности в целом и транспортной безопасности в частности. Это умные камеры, системы контроля водителей, дополнительные камеры на транспортных средствах, системы «ГЛОНАСС» (спутниковая система навигации) и другие составляющие. Все эти инструменты уже давно хорошо себя зарекомендовали.

Институт экономики транспорта и транспортной политики НИУ ВШЭ подсчитал, что благодаря камерам контроля скорости количество ДТП в 2021 году снизилось в среднем в два раза. По данным «Мосгортранса», благодаря системе мониторинга состояния водителей «Антисон» и другим системам безопасности в 2020 году количество ДТП с участием городского пассажирского транспорта в столице сократилось на 26%, в 2021 году — еще на 7,5%.

Улучшение показателей

В России ИИ помогает быстро решать ежедневные бытовые вопросы. Например, в Москве действует нейросеть, которая ищет неубранный снег, переполненные урны, грязные дворовые территории и опоры освещения или некошеный газон. Система работает в составе Центра автоматизированной фиксации административных правонарушений.

С помощью камер видеонаблюдения нейросеть выявляет эти проблемы — она быстро обрабатывает большие объемы изображений и делает скриншоты проблемных участков. Управе города остается только дать поручение коммунальным службам для устранения непорядка, уточнил в беседе с «Известиями» директор направления Data Fusion Лиги цифровой экономики Александр Кобозев.

— Также в столице используется система «Безопасный город». Она позволяет контролировать ситуацию на дорогах, обнаруживать нарушения и автоматически выписывать штрафы. А в канадском Торонто, например, существует проект Alphabet Sidewalk Labs, где нейросети помогают оптимизировать городской трафик и управлять энергопотреблением, — поделился Кобозев.

По словам эксперта, крупнейшие города в разных странах активно используют технологии искусственного интеллекта для решения множества задач, в том числе и для снижения количества потребляемой электроэнергии. Системы ИИ могут сканировать данные, анализировать время пикового использования энергии и прогнозировать, где она будет расходоваться больше всего. Подобная инициатива была успешно опробована в южнокорейском Сувоне и дала впечатляющие результаты. Испытания проводились в правительственных зданиях. После оптимизации энергоэффективность выбранных зданий повысилась на 30%, выбросы углерода сократились на 35%, а административные расходы — на 50%.

— Эффективность применения ИИ в городской среде доказывается цифрами. По данным АНО «Цифровая экономика», использование нейросетей может снизить количество ДТП на 25%, а мелкую преступность — в 3–5 раз. На 30% можно сократить очереди в медицинских учреждениях, — заключил Александр Кобозев.

Дорожный патруль

Чаще всего системы искусственного интеллекта внедряют в городскую среду с целью обеспечения безопасности. Технические средства не могут гарантировать 100-процентную безопасность, однако они очень здорово помогают в работе. Например, после появления видеокамер на дорогах водители стали аккуратнее за рулем, а количество ДТП стало снижаться в два раза быстрее. Причем такого результата удалось достичь с помощью устройств, которые только фиксируют происходящее.

В настоящий момент появляются камеры с технологиями ИИ, которые умеют анализировать отснятый материал в режиме реального времени и немедленно оповещать правоохранительные органы о происшествиях. Такие решения очень четко идентифицируют людей и предметы на видео, благодаря чему не приходится тратить много времени на просмотр записей с камер, уточнил в беседе с «Известиями» основатель и технический директор Flussonic Максим Лапшин. За последние 10 лет технологии видеонаблюдения и видеоаналитики сильно продвинулись и сегодня могут решать вопросы, выходящие далеко за рамки обеспечения безопасности.

— Это не просто распознавание номеров автомобилей, лиц, спецтехники, но и определение различных состояний человека, его эмоций, поведения, походки. Информация об этих показателях интересна ритейлерам для прогнозирования спроса и построения стратегии по увеличению продаж, — поделился эксперт.

Концепция умных городов

По мнению аналитика практики «Стратегия трансформации» компании «Рексофт Консалтинг» Дмитрия Груднева, умные города — уже сформировавшийся в мировом масштабе тренд. Доля городского населения в мире и России растет, продолжается рост мегаполисов (почти 75% населения России живет в городах, причем значительная часть — в городах-миллионниках). Кроме того, идет развитие цифровых технологий — все эти факторы будут способствовать массовому внедрению технологий умного города.

Согласен с экспертом и исполнительный директор Ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта Вячеслав Береснев.

— Пример успешной реализации можно найти в Москве, которая занимает пятое место в мировом рейтинге умных городов. Этот факт не только свидетельствует о стремлении российской столицы быть лидером во внедрении инноваций, но и подчеркивает нарастающую конкуренцию, а также потребность в развитии современных городских систем. Иными словами, технологии умного города стали неотъемлемой составляющей урбанистики по всему миру, — уточняет Береснев.

По мнению эксперта, в первую очередь облик современных городов будут формировать цифровая урбанистика, эффективное использование ресурсов и высокое качество жизни горожан.

По словам основателя и СЕО Mirey Robotics Андрея Наташкина, в стратегии развития таких городов очень большой пласт выделен именно искусственному интеллекту — самому доступному на сегодня инструменту реализации сложных урбанистических задач. Москва стремится стать одним из лидеров по внедрению нейросетей, реализуется множество проектов с использованием ИИ-технологий: помимо чат-ботов и различных голосовых помощников это системы интеллектуального контроля, компьютерное зрение и другие проекты.

Алена Светунькова