Как технологии умного города меняют современный мегаполис

В комментарии для издания «Коммерсантъ» Лоран Джейкобс рассказал, как технологии умного города меняют управление современной инфраструктурой. Эксперт в области искусственного интеллекта подробно объяснил, какие алгоритмы помогают решать повседневные задачи жителей — от оптимизации дорожного трафика до защиты персональных данных.

Ключевые сервисы и алгоритмы городского управления

Цифровая экосистема объединяет множество сервисов, направленных на автоматизацию процессов городского хозяйства. К ним относятся интеллектуальные транспортные системы, платформы обработки обращений граждан и комплексы обеспечения безопасности.

«Система основана на моделях машинного обучения различного назначения. Необходимы высокоточные модели объектов инфраструктуры, распознавание отклонений в работе оборудования и оптимизация движения на перекрестках», — поясняет основатель и руководитель iPavlov.

Особое место занимает умное ЖКХ. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет создавать цифровой двойник инженерных сетей тепло-, электро- и водоснабжения, заранее предотвращая аварийные ситуации на линиях.

От пилотных проектов к масштабированию

Экономический эффект цифровизации зависит от масштаба населенного пункта, однако небольшие города играют ключевую роль в тестировании систем. По словам Лорана, именно пилотные запуски дают возможность отработать решения при непосредственном участии пользователей.

«Пилотные внедрения в небольших городах являются ключевой задачей для нас. Город получает систему, разработанную под конкретные задачи, а разработчик — возможность безболезненно масштабировать решения на более крупные населенные пункты», — подчёркивает технологический предприниматель.

Практическая польза и технологии умного города

Внедрение умных сервисов ориентировано на упрощение жизни граждан. В частности, специалисты iPavlov разработали голосовые интерфейсы для медицинских терминалов, помогающие пожилым людям записываться к врачу без задержек и сложных меню.

Не менее критичным вопросом остается кибербезопасность. Для защиты видеоданных от перехвата и подделок с использованием технологий Deepfake создаются алгоритмы обработки криптографически защищенных потоков.

«iPavlov разрабатывает системы распознавания сложных объектов из криптографически защищенного видеопотока на основе технологий искусственного интеллекта, обеспечивая повышение достоверности, конфиденциальности и целостности данных», — добавляет признанный эксперт в сфере ИИ-разработок.

Полную версию материала читайте на сайте издания «Коммерсантъ».