Использование нейросетей в самых разных сферах социально-экономической жизни субъектов РФ обсудили эксперты в ходе дискуссии "Искусственный интеллект в управлении регионом", инициированной компанией "Ростелеком" в рамках Russky MeetUp & Digital Region (16+). Посетители мероприятия узнали, как с помощью ИИ соблюсти сроки капитального строительства, выявить незаконные объекты на территории региона или же определить экологические риски, сообщает ИА PrimaMedia.
Главный эксперт по методологии и внедрению искусственного интеллекта ОПСС Андрей Козлов представил доклад об использовании возможностей искусственного интеллекта в строительстве. В начале он описал работу платформы, благодаря которой можно "оцифровать" процесс возведения капитального объекта.
Дискуссия "Искусственный интеллект в управлении регионом". Фото: ИА PrimaMedia
Дискуссия "Искусственный интеллект в управлении регионом". Фото: ИА PrimaMedia
Андрей Козлов. Фото: ИА PrimaMedia
"В основе платформы лежит цифровая модель объектов капитального строительства. Сама платформа заточена на управление сроками работ и на отслеживание в режиме реального времени самого процесса. Причем, в процессе участвует вся цепочка, начиная от подрядчиков, которые физически выполняют объемы работ, и заканчивая верхними уровнями руководителей, например, губернатором или министром по строительству региона. Цифровая модель объекта формируется на основе исходной документации заказчика: как правило, это сметная документация или смета контракта, а также внутренний график строительства сооружения.
Мы берем объемы работ, категорируем их, привязываем к типовым классификаторам, указываем плановые даты начала и окончания работ и загружаем объект на платформу",
— разъяснил эксперт.
Он описал процесс использования платформы, к которой подключены все участники строительства: с помощью мобильного приложения прорабы вводят объем выполненных работ, подгружают фотографии со стройки, указывают количество персонала и техники, при необходимости дополняют эту информацию документами. Затем система в режиме реального времени анализирует эти данные, формирует фотоотчеты с привязкой к типам работ и позволяет другим участникам получить доступ к основной информации по проекту.
"Возможно к ключевым точкам привязать определенные типы работ и отслеживать именно критический путь по всему проекту или по каким-то особо важным для заказчика моментам. В итоге используются два основных инструмента на платформе: сводный отчет по проекту и план-график в режиме реального времени. Платформа сама дает прогнозные даты начала и окончания работ, основываясь на том, какие данные получает от подрядчика", — сообщил Андрей Козлов.
При этом он отметил, что зачастую запланированные сроки выполнения заказов расходятся с реальностью. На это есть ряд причин, которые платформа не учитывала, основываясь только на загруженных в нее данных. И тут на помощь пришел искусственный интеллект. Он обрабатывал данные не только поступающие на платформу, но и "историческую" информацию по итогам выполнения предыдущих проектов с привязкой к их площади. Искусственный интеллект помог "увидеть" возможные срыва плана строительства еще до начала работ и определить объем корректирующих мероприятий (увеличение числа рабочих, техники) превентивно, а не "в авральном режиме", когда сроки уже будут гореть.
Андрей Козлов. Фото: ИА PrimaMedia
Дискуссия "Искусственный интеллект в управлении регионом". Фото: ИА PrimaMedia
Андрей Козлов. Фото: ИА PrimaMedia
"Таким образом, мы видим динамику в реальном времени и можем скорректировать мероприятия с меньшими потерями. Подключить большее количество персонала, большее количество техники, не разово, а постепенно дозировать их долю. И хотелось бы обратить внимание именно на экономическую часть. Если мы рассматриваем ситуацию в рамках региона, получается колоссальная экономия еще на старте планирования работ", — заключил Козлов.
Аудиторию заинтересовала информация доклада. Слушатели уточняли, можно ли применять аналогичную методику в других сферах. Андрей Козлов пояснил, что эта платформа может работать с любой информацией, в которой есть проект, реализация которого привязана к определенным пунктам и критериям. Также ряд вопросов был посвящен частным случаям использования платформы и искусственного интеллекта на практике.
Дискуссия "Искусственный интеллект в управлении регионом". Фото: ИА PrimaMedia
Дискуссия "Искусственный интеллект в управлении регионом". Фото: ИА PrimaMedia
Дискуссия "Искусственный интеллект в управлении регионом". Фото: ИА PrimaMedia
Вторым спикером секции стал коммерческий директор ООО РТК "СофтЛабс" Михаил Перлович. Он привел пример применения нейронной сети в сфере управления регионом. Проект был реализован в Сахалинской области.
В частности, благодаря аэрофотосъемке и космическим снимкам, искусственный интеллект смог выявить 14 000 точек особого внимания на территории всего субъекта. Система смогла определить незаконные свалки, незаконное жилищное строительство, незаконные карьеры, качество использования земель сельхозназначения, территории потенциальной экологической опасности. Вся работа заняла полгода.
"Этот проект называется "цифровой двойник региона" — когда вы фактически собираете всю информацию по региону. В данном случае, на Сахалине стояла задача дальнейшего отслеживания изменений по выбранным точкам. В качестве примера можно привести инвестора, который интересуется землей под строительство, либо под бизнес-активность. Ему предлагают на выбор свободную территорию, по которой можно оперативно получить комплексный паспорт участка, и он сразу может оценить инвестиционную привлекательность объекта: доступность, транспортную инфраструктуру, возможность подключения к сети электроэнергии, комплексы ЖКХ и т.д..", — заключил Михаил Перлович.
Опыт использования искусственного интеллекта в управлении регионами также вызвал живое обсуждение в зале. Слушатели задавали уточняющие вопросы о механике сбора данных, об интеграции с другими информационными системами в регионе, а также об экспертной оценке и верификации выводов искусственного интеллекта.
