Как ИИ в ЖКХ меняет управление городом

Основатель и руководитель iPavlov Лоран Джейкобс оценил проект Москвы, где ИИ в ЖКХ задействован для выявления нарушений.

Готовые алгоритмы и компьютерное зрение

Москва активно внедряет современные технологии обработки больших данных для отслеживания городской обстановки. Столица лидирует по сбору информации, поэтому при имеющихся вычислительных мощностях разработать базовые модули обработки изображений вполне реально.

Однако текущая ситуация с готовыми коробочными решениями требует объективной оценки. Ни у одного разработчика сейчас нет модулей, способных без ошибок пройти испытания в реальных условиях.

«Прямо готовых модулей сейчас не может быть ни у кого; они все по точности не пройдут самые простые испытания в реальных условиях», — подчёркивает Лоран Джейкобс.

Почему внедрить ИИ в ЖКХ быстро не получится

Главный вызов заключается не в первоначальном написании моделей, а в их успешном промышленном внедрении. На каждом этапе интеграции платформы разработчикам приходится бороться за сохранение точности и высокое быстродействие ИИ-приложения.

Одного лишь видеопотока с БПЛА недостаточно. Чтобы эффективно обучить нейросети, необходимо организовать сбор масштабных и достоверных данных на земле.

«Нужно создать мобильные бригады по всему городу, чтобы собрать достаточно большие и достоверные выборки для дальнейшего обучения», — поясняет Лоран Джейкобс.

Также эксперт в области машинного обучения отмечает, что к реализации масштабного проекта следует привлекать от 5 до 10 профильных команд. Это позволит объединить практический опыт внедрения, поскольку готовых промышленных ИИ-продуктов на рынке пока крайне мало. К работе должны подключаться городские службы и крупные интеграторы со сложным софтверным бэкграундом.

Сроки внедрения и перспективы для города

При грамотном планировании и следовании рекомендациям экспертов рабочую систему удастся ввести в полноценную промышленную эксплуатацию примерно через три года.

«Такие системы способны за сравнительно небольшие затраты для города фундаментально поменять уровень безопасности, экологии, управляемости и в конечном итоге культуры городской жизни», — указывает признанный эксперт в сфере ИИ-разработок.

Кроме того, такой автоматический контроль открывает широкие горизонты для бизнеса. Создание новых рентабельных цифровых сервисов создаёт инвестиционную привлекательность для частного сектора на десятилетия вперёд.