Больше данных: чего не хватает в России для развития «умных городов»
Искусственный интеллект (ИИ) — основной инструмент цифровой трансформации госуправления, на который правительство делает ставку в нацпроекте «Цифровая экономика». Вице-премьер Дмитрий Чернышенко заявил, что технологии ИИ должны соответствовать высочайшим стандартам этики. Вслед за крупным бизнесом к Кодексу этики ИИ готовы присоединиться 20 федеральных ведомств.
Проанализируем, какие государственные системы уже используют ИИ и чего не хватает для дальнейшего развития сервисов.
На основе элементов ИИ уже работает сервис единой службы «122». Это голосовые онлайн-консультанты, чат-боты или интерактивное голосовое меню. На часть запросов граждан они могут дать полноценный автоматический ответ, другую часть быстро передать операторам кол-центра. Элементы искусственного интеллекта уже внедрены в 60 регионах.
С 2020 года для мониторинга нарушений в имущественно-земельной сфере ИИ применяют в Москве. Обработка нейросетями более 675 тыс. фотографий с начала 2022 года показала, что свыше 71 тыс. объектов в Москве необходимо проверить на признаки нарушений.
Единая региональная картографическая система запущена в ЯНАО — цифровая модель позволяет до получаса сократить время реагирования на инциденты разлива нефти. Ликвидаторам будут доступны детальные координаты участка, данные о его транспортной доступности и владельце.
Очевидно, что ИИ может серьезно помочь в обработке массивов цифровых данных для «умных городов». Можно ставить датчики на здания и объекты инфраструктуры, развивая интернет вещей, вешать камеры безопасности, устанавливать вышки 5G, управлять трафиком, обеспечивать гражданам зеленый коридор до квартиры (система доступа без ключей). Это яркие современные решения, которые, безусловно, делают концепцию «умного города» привлекательной. Однако основная задача заключается в том, чтобы управлять инфраструктурой на основе всей полноты данных.
Главная проблема — этих данных нет в цифровом виде. Из-за этого, например, вольно интерпретируются графики ремонтных работ: сначала положили асфальт, через две недели приехал эскалатор и раскопал на этом месте яму, чтобы менять коммуникации. Выдали разрешение на строительство, приступили к работе, начали копать — порвали линию и т.д.
Сегодня данные, анализ которых с построением последующего плана работ позволил бы избегать подобных накладок, хранятся в архивах муниципальных учреждений и местных органов власти. Это десятки тонн разноформатной бумаги. Задача — перевести этот массив в цифровой вид.
Извлекать информацию из документов также могут помочь искусственный интеллект и технологии компьютерного зрения, на основе которых работают современные программы оцифровки — документы не просто сканируют, но и одновременно распознают и анализируют информацию в них. Это позволит подготовить слои электронных данных, которые можно будет актуализировать, сверяясь с несколькими источниками.
И далее появится возможность контролировать, скажем, состояние тепло-, энергосетей, других коммуникаций на основе анализа этих слоев. Цифровой помощник с высокой точностью выявляет слабые места, где возможны сбои. Помогает понять, где можно строить новые сети, не повреждая уже проложенных коммуникаций.
На основе цифровых данных город может проактивно управлять имуществом и рисками. Администрация должна понимать, какое здание нуждается в ремонте, кто за него отвечает, где проведена незаконная переделка помещения и может возникнуть аварийная ситуация.
О результатах подобного эксперимента в конце 2021 года рассказали в Росреестре. В рамках пилотного проекта обеспечили взаимодействие различных ведомственных информационных систем — слои данных анализировали нейросети, которые также актуализировали информацию с помощью спутниковых снимков. ИИ выявлял несоответствия в сотни раз быстрее, чем это можно сделать вручную. Благодаря этому удалось выявить незарегистрированные объекты недвижимости, установить их владельцев и увеличить налогооблагаемую базу регионов. По данным Росреестра, в России около 50 млн незарегистрированных объектов собственности.
На уровне БТИ оцифровка архивов поможет получить цифровой план многоквартирных домов и перечень собственников жилых помещений. Это позволит быстро и незатратно выдавать так часто запрашиваемые выписки — для этого больше не надо будет идти в архив и сканировать документ, а также закрыть задачи «белых пятен» в данных ЕГРН.
На уровне градостроительной политики необходима оцифровка и векторизация планов для «умного» планирования застройки. На дорогах в задачи оцифровки и нейросетевого анализа можно включить перепроверку штрафов, выписываемых автоматическими камерами, чтобы снизить число спорных ситуаций.
На уровне МФЦ — ускорить предоставление госуслуг, которых сегодня около 290. Сегодня портал госуслуг меняется — появился новый конструктор форм, новые регламенты с жесткими сроками для оказания всех госуслуг. Исполнители нередко не выдерживают сроки, отводимые на задачу. Благодаря внедрению ИИ-системы распознавания и анализа сотруднику МФЦ достаточно просто отсканировать/сфотографировать документы, загрузить их в контур распознавания через мобильное приложении. Система сама обработает данные, проверит, все ли корректно заполнено, подается ли полный комплект документов, проверит документы на юридическую значимость. Автоматизация позволит оказывать госуслуги в два-три раза быстрее, сократить время пребывания человека в МФЦ.
В этом контексте можно говорить и об «умной» медицине. Например, сейчас активно развиваются проекты, направленные на постановку предиктивного диагноза силами ИИ, который исходит из распознавания параметров в электронных картах пациента. Трудность в том, что система располагает только текущими данными и, как правило, не знает, что было в прошлом. Картина станет полноценной, если загружать в систему не только современные, но и архивные данные, которые чаще всего находятся в аналоговом виде. Недавно Фонд «Сколково» поддержал пилотный проект «Центр интеллектуального анализа медицинских изображений на базе телерадиологической платформы Botkin.AI». Одна из основных задач внедренной платформы — помогать в принятии решений врачам-рентгенологам, снижая негативное влияния человеческого фактора на точность диагностики.
Для развития технологии ИИ с 2018 по 2024 год по нацпроекту «Цифровая экономика» поддержат около 1100 ИИ-стартапов. Уже создано шесть исследовательских центров на базе крупнейших университетов. Это большое поле деятельности для отечественных разработчиков, технологии которых уже в ближайшем будущем должны начать приносить практическую пользу.
