Закоперщики нейросетевого развития в стране - Москва и Московская область, где уже работают более 40 проектов на основе искусственного интеллекта. Самым масштабным из них представитель Центра развития цифровых технологий Московской области Роман Козлов назвал "Чистую территорию". С помощью почти 83 тысяч камер "Безопасного города" днем с точностью 86 процентов отслеживается вывоз мусора в жилых кварталах и общественных пространствах, а вечером контролируется работа фонарей. Нарушения фиксируются, передаются в систему управления дефектами, по геолокации и типу "привязываются" к исполнителю, который работает на территории по контракту. Спустя время контролирующая группа проверяет, все ли исправлено.
- Два последних года мы проверяли 8,3 тысячи дворов и 2,3 тысячи контейнерных площадок. В результате выявили 438 тысяч нарушений, 267 тысяч из них устранены. Только за девять месяцев текущего года выписали 21 штраф на сумму более миллиона рублей. Количество жалоб горожан по состоянию дворов снизилось на 28 процентов, по мусорным контейнерам - на 51. А еще ИИ позволил высвободить 80 ставок инспекторов - людей направили на другую работу, - рассказал Козлов.
ИИ в Москве следит за тем, чтобы частные авто не загораживали проезды к контейнерным площадкам (нарушителям вынесено 1,1 тысячи постановлений на девять миллионов рублей), а также не парковали на газонах (157 тысяч штрафов). Из свежего: мониторинг хода строительства домов для предотвращения срыва сроков (под камерами уже 280 МКД, зафиксировано 1,7 тысячи инцидентов) и выявление бездомных собак и кошек.
Но и регионы тоже не лыком шиты. Состояние городской среды в Казани, например, курирует информационная система "Сити Софт". К концу 2025 года она будет контролировать 16 направлений: от дефектов дорожного полотна до состояния кровель зданий. Уже год в тестовом режиме в столице Татарстана с помощью видеоаналитики отслеживают включение уличных светильников. Благодаря ИИ бюджет города пополнился на 26,5 миллиона рублей за счет штрафов за размещение машин на газонах и на 476 миллионов - за неоплаченную парковку. Из нестандартного - фиксация не накрытых пологом кузовов машин, перевозящих сыпучие грузы.
- 45 камер с ИИ зафиксировали более трех тысяч подобных нарушений за год, было выписано 2455 постановлений, в итоге количество подобных случаев сократилось в 14 раз. Раньше в ручном режиме инспекторы выявляли максимум 100 нарушений за два месяца, - привел цифры начальник управления административно-технической инспекции Казани Артур Мухаметшин.
Интересный кейс с ИИ представил Андрей Паршин, руководитель проектов Angels IT из Воронежа. Это модуль по распознаванию скрытых или плохо читаемых государственных регистрационных знаков транспорта при прохождении весогабаритного контроля.
- Почти в 90 процентах случаев госномера у большегрузов замазаны или закрыты. Мы установили дополнительные комплексы фотовидеофиксации в нескольких километрах до пункта контроля и после него. Если нейросеть увидит "теневое" авто, ей придется изучить видеопотоки по пути следования транспорта и направить данные о нарушителе в Ростехнадзор для вынесения постановления. Уровень раскрытия составляет 75 процентов, это неплохо, - заключил Паршин.
К слову, данный модуль закупил 31 регион страны. На Большом Урале первыми им заинтересовались Курганская область и Пермский край. В Зауралье в пилотном режиме выявили 215 нарушителей и оштрафовали на 91 миллион рублей, а в Прикамье - 103 на 51 миллион.
В Тюменской области ИИ-мониторинг транспорта с точностью до 70 процентов выявляет ДТП и помогает планировать маршруты. В общую систему там сведены работа умных светофоров и расписание автобусов. Но завкафедрой эксплуатации автомобильного транспорта Тюменского индустриального университета Дмитрий Захаров призывает работать на опережение, ведь бурный рост населения Тюмени ведет и к резкому увеличению автопотока. Решить проблему дорожных заторов помогут цифровые двойники и объединение разных проектов на единой платформе.
В Нижегородской области нейросеть на основе аэрофотосъемки с беспилотников выявляет неучтенные, аварийные, самовольно построенные объекты и здания с несоответствующими характеристиками, а также нарушения земельного законодательства. Цель - пополнение бюджета, увеличение налоговой базы, вовлечение новых территорий и объектов в хозоборот. Как рассказала представитель "Регнедвижимости" Светлана Макарова, в рамках тестирования системы дроны облетели 100 кварталов: ИИ нашел 13,6 тысячи объектов капитального строительства (с нарушениями - 27,2 процента, самое частое - несоответствие характеристикам) и 8,8 тысячи земельных участков (с нарушениями - 19,2 процента, в основном самозахват). Планируемый доход только по трем тысячам объектов составит порядка 600 миллионов рублей в год.
Представитель Белгородского технологического университета Юрий Кошлич разрабатывает систему, которая отвечает за энергосбережение в бюджетных учреждениях, с помощью ИИ рассчитывает для каждого здания объем потребления и дает советы руководству по экономии. Уже выполнен анализ энергопотребления 2291 учреждения Белгородской области, общие затраты которых на тепловую энергию составляют более двух миллиардов рублей. Экономия после расчета - 246 миллионов. Посчитали эффект и для Тюмени: затраты 753 учреждений - 2,14 миллиарда рублей, экономия - 257 миллионов в год, представил цифры Кошлич.
Но в огромном массиве позитивных перемен все же есть и "ложка дегтя". Гендиректор NtechLab Алексей Паламарчук сначала перечислил успехи (на Ямале с помощью ИИ за год раскрыто 1,7 тысячи преступлений и правонарушений, найдено 117 пропавших без вести, в планах - еще целый ряд проектов), а потом заговорил о наболевшем. На улицах и дорогах России сегодня работают около 15 миллионов камер, но только семь процентов из них - с видеоаналитикой. То есть инфраструктура для ИИ в принципе создана, однако нужно придать ей дополнительную ценность. Запрос в Федерацию отправлен. Очевидно, более прицельно об этом поговорят на форуме в Тюмени через год.
ЦИФРА
149 ИИ-решений из 26 субъектов РФ размещены на федеральном портале "Цифровой регион"