2022/08/06 16:24:34

Умный город: как интеллектуальные технологии повышают IQ российских населенных пунктов

Статья входит в обзор TAdviser "Технологии искусственного интеллекта"

Содержание

Умный город как набор развивающихся ИТ-систем
IQ российских городов
Другие материалы обзора
Другие материалы по теме ИИ

На сегодняшний момент единого общепринятого определения умного города не существует.

Мы исходим из того, что умные города должны с помощью информационных технологий решать проблемы жителей, создавать комфортную среду для жизни, предсказывать и предотвращать технологические аварии, обеспечивать безопасность, планировать развитие,- говорит Алексей Цыплов, руководитель управления цифровизации производства компании «Русатом Инфраструктурные решения» (РИР).

При этом развитие городов негибкими способами приводит, например, к пробкам на дорогах, коммунальным авариям, недостатку образовательных учреждений и другим проблемам жителей. А умные же города могут постоянно адаптироваться под нужды жителей.

Для этого мы используем данные с большого набора датчиков и отправляем их соответствующим программным модулям, которые могут увидеть картину в целом,- поясняет Алексей Цыплов.- Можно сказать, что каждый такой модуль представляет собой цифровой двойник города в разрезе того или иного функционала.

Например, создаются цифровые модели коммунальных сетей, сетей электроснабжения, городских дорог и других объектов инфраструктуры, а вместе они дают синергетический эффект от взаимного влияния и обмена данными, на основе чего руководство города может предпринимать различные действия.

Источник: Минцифры РФ, 2021 г.

С точки зрения технологий, разнообразные системы мониторинга отслеживают показатели электроснабжения, потребление ресурсов в ЖКХ, местоположение техники и специалистов городских служб, ситуации на дорогах и многие другие параметры. Обрабатываемый поток данных сильно зашумлен, может быть получен в разные моменты времени, какие-то данные могут приходить с запаздыванием или быть некорректными, поэтому не всегда традиционные цифровые модели корректно справляются со своими функциями. Поэтому совместно с ними используются технологии искусственного интеллекта, которые позволяют находить неочевидные закономерности и решать задачи оптимального управления с учетом некорректности поступающих данных. Для обработки видеопотока с камер наблюдения используются алгоритмы и модели на основе нейронных сетей, так как они доказали уже свою эффективность.

Например, создание ««Цифрового водоканала» на базе соответствующего программно-аппаратного комплекса РИР, представляет собой комплексный проект цифровой трансформации ресурсоснабжающего предприятия. Он предусматривает поэтапную автоматизацию аварийно-диспетчерской и ремонтных служб, сбытовых подразделений в части работы с потребителями и потерями и автоматизированной системы управления и контроля соблюдения установленных режимов работы технологических объектов.«Группа Астра» в свободном доступе опубликовала курс по российской службе каталога ALD Pro для обучения администраторов 4.3 т

Модуль «Анализ режимов» предназначен для определения и поддержания оптимальных режимов работы по APC-технологии (Advanced Process Control — усовершенствованное управление технологическим процессом) с последующим заданием оптимальных режимов через систему диспетчеризации и управления. Модуль «Обходчик контролер» использует мобильные технологии и решения компьютерного зрения для того, чтобы оптимально распределять человеческие ресурсы, а снижать незаконное потребление ресурсов абонентами водоканала.

Модуль «Заявки» за счет создания единого информационного пространства повышает эффективность выполнения ремонтных работ, использования транспортных средств и дорожно-строительной техники. Задачи хранения, обработки, анализа и визуализации больших объемов данных решает модуль «Центральная панель». В нем формируется BI-контент на основе данных технологических систем и систем управления процессами предприятия. Это дает возможность получать информацию по расчетным показателям, включая показатели себестоимости и эффективности. Кроме того, ПО модуля выполняет прогнозирование с использованием методов машинного обучения.

Важно понимать, что город представляет собой постоянно развивающуюся динамическую систему: строятся новые дома, дороги, коммунальные сети, меняются желания и предпочтения жителей. Поэтому ограничиться созданием одной цифровой модели для того или иного функционала умного города невозможно.

В умном городе набор умных цифровых решений и состав моделей постоянно изменяется. Процесс наращивания умных решений - это наша работа, результатом которой и становится умный город,- отмечает Алексей Цыплов.

Умный город как набор развивающихся ИТ-систем

Уже сегодня все крупные города мира можно назвать умными, полагает Алексей Цыплов. Причем, особенно активно процесс интеллектуальной трансформации идет в городах с большой плотностью населения в странах с высоким уровнем урбанизации.

В нашей стране все крупные города имеют, как минимум, системы оперативного мониторинга систем жизнеобеспечения, таких как электроснабжение, теплоснабжение, водоснабжение и водоотведение. Во многих городах внедряются системы видеомониторинга, которые позволяют не только отслеживать ситуации на дорогах, но и выявлять, например, нарушителей с помощью систем распознавания лиц. Так, в портфеле компании «Русатом Инфраструктурные решения» - около 60 общедоступных и служебных модулей «Умного города», ориентированных на жителей и сотрудников муниципалитетов.

Среди них выделяется набор технологий «Безопасного города» - он стал обязательным элементом умного города. Концепция «Безопасного города» предполагает работу с видеонаблюдением, с экологической безопасностью и ЖКХ, рассказывает Алексей Цыплов. А наиболее продвинутые решения ИИ используются в системах автоматической идентификации и распознавания лиц по видеопотоку с камер.

Эти решения уже сегодня позволяют находить преступников,- замечает эксперт.-Но их внедрение требует сложного и точного анализа для настройки алгоритмов - правильного освещения, углов установки камер, скорости обработки, имеющейся базы данных разыскиваемых преступников и др..

Решение «Умный город» в Волгодонске Ростовской области – это платформа, включающая 26 модулей: городского управления, умного ЖКХ, инноваций для городской среды, умного транспорта и др. Все сервисы объединены в единый программно-аппаратный комплекс «Ситуационный центр», функции которого выполняет МКУ «Муниципальный центр управления городом Волгодонском». Сюда стекаются оперативные сведения от всех сервисов, и текущая обстановка отслеживается ответственными должностными лицами.

В нескольких школах города реализованы программы оптимизации потребления коммунальных ресурсов на базе умных счетчиков. Функционал оптимизации включает, в частности, настройку графика отопления, автоматическое регулирование температуры в здании в зависимости от температуры на улице, переводить ее в экономичный режим на время каникул и выходных.

Системы видеонаблюдения помогают управлять доступом в школьные помещения, а также наблюдают за контейнерными площадками, контролируя график вывоза мусора.

Интересный аспект умного города - умное управление муниципальной коммунальной техникой. В конце прошлого года в Снежинске (Челябинская область) начала функционировать система автоматизированного контроля за работой коммунальной техники в виде составной части умного города. Мониторинг и контроль качества уборки ведет диспетчер дорожной службы.

Внутри соответствующего модуя ПО происходит сбор архивной информации для отображения статистики и формирования отчетности, рассказывает Алексей Цыплов. Причем, информация доступна как в картографическом виде, удобном для оперативного анализа, так и в табличном представлении, содержащем больше технических деталей. Передвижение по карте выбранных транспортных средств отслеживается как в режиме онлайн, так и за любой выбранный отчетный период. Диспетчеру доступен удобный проигрыватель, который позволяет проследить за передвижением любого транспортного средства по карте за выбранный временной период, узнать обо всех остановках, средней скорости движения транспортного средства, при необходимости установить скорость воспроизведения. При этом данные о траекториях движения удобно разделены на временные отрезки по цветам, что позволяет детальнее изучить маршрут уборочной техники.

Функциональность ПО умного города, разработанного РИР, позволяет, например, измерить уровень воды в реке и дать сигнал диспетчерам, если отметка оказалась ниже или выше заданных пороговых значений. Аналогичная ситуация - с радиационным фоном и температурными датчиками: в реальном времен система анализирует поступающие запросы из различных районов, обнаруживает критические точки и подает сигналы оператору.

IQ российских городов

В рамках ведомственного проекта «Умный город» Минстрой России разработал совместно с МГУ им. Ломоносова индекс цифровизации «IQ городов». В этом проекте участвует свыше 200 населенных пунктов, и каждый оценивается по 47 показателям, сгруппированным в десять направлений (субиндексов).

Источник: Минцифры РФ, 2021 г.

Главная задача такого рейтинга состоит в том, чтобы оценить, насколько эффективно российские города проводят цифровую трансформацию городского хозяйства, то есть как работают выбранные ими решения «Умного города». Именно по этой причине эффективность оценивается не по самому значению индекса, а по величине его изменений год от года.

Последний индекс рассчитывался по результатам 2020 г. «Результаты демонстрируют, что наши города уделяют большое внимание процессам цифровизации, среднее значение индекса IQ растет высокими темпами уже второй год подряд. Конечно, на это не могла не повлиять пандемия, которая стала катализатором для внедрения цифровых решений»,- отмечает отметил вице-премьер Марат Хуснуллин. Например, Москва стала первым городом, набравшим 100 баллов индекса из 120 возможных».

Источник: Минцифры РФ, 2021 г.

По итогам 2020 г. в тройку лидеров среди городов-миллионников вошли Москва (103,25 балла), Воронеж (63,38 балла) и Казань (60,93 балла). В 2019 году место Воронежа занимал Екатеринбург.

Положительная динамика наблюдается не только у городов-миллионников. Малые города проходят цифровую трансформацию практически так же активно, как и самые крупные, отмечает глава Минстроя России Ирек Файзуллин. Например, подмосковная Дубна стала одной из пилотных площадок по внедрению современных технологий и ИТ-решений в сферах ЖКХ, градостроительства, безопасности, управления транспортными и пешеходными потоками для формирования комфортной городской среды.

Во всероссийском конкурсе «Лучшая муниципальная практика» первое место в номинации «Умный город» занял Железноводск. Умные технологии в Железноводске помогают контролировать работу городского хозяйства и обеспечивать обратную связь муниципалитета с гражданами. Внедрена система отслеживания передвижения общественного транспорта, есть «умные» остановки и «умные» пешеходные переходы.

Действует система интеллектуального учета потребления коммунальных ресурсов и накопления твердых бытовых отходов. В детских садах и школах установлены датчики, фиксирующие потребление воды, тепла, электроэнергии. Благодаря круглосуточному мониторингу удается экономить около 20% от ранее потребляемого объема ресурсов.

Цифровой туристический сервис Железноводска представлен тремя продуктами: мобильное приложение, портал и городские информационные панели. С их помощью гости города могут познакомиться с местными достопримечательностями, афишей мероприятий, выбрать оптимальный маршрут и спланировать свой отдых.

Цифровое решение РИР «Умный бережливый регион» (Lean Smart Region), созданное РИР, – это единая цифровая платформа управления регионом (ЕЦПУР), которая собирает, обобщает и анализирует информацию из разных источников: ведомственных информационных систем региона, электронных баз данных и других. Она разработана для цифровизации государственного управления и помогает региональному правительству с помощью анализа данных о жизни региона быстрее и качественнее принимать управленческие решения, выводить на новый уровень взаимодействие с жителями и бизнесом. ЕЦПУР, интегрированная с ведомственными информационными системами, создает единые правила работы с данными. Такой подход ускоряет сбор сведений о реализации национальных проектов в регионе, повышает качество аналитики для планирования и контроля реализации государственных функций в различных отраслях, а также в социальной сфере.