В России искусственный интеллект ищет сосульки и следит за мусорными площадками

Цифровая трансформация жилищно-коммунального хозяйства в России набирает обороты, делая города умнее, а жизнь жителей – комфортнее и безопаснее. Искусственный интеллект превращается в надежного помощника городских служб, беря на себя рутинный мониторинг и оперативное выявление проблем – от переполненных урн до опасных сосулек.

Чистота в режиме реального времени В Московской области с весны 2024 года действует пилотный проект контроля чистоты на остановках общественного транспорта. К системе «Безопасный регион» подключены 652 камеры, которые следят за состоянием 656 остановок.

Специально обученная нейросеть в режиме 24/7 анализирует видеопоток, автоматически определяя скопления мусора или переполненные контейнеры. Обнаружив проблему, система без участия человека создаёт задание для служб уборки с точными координатами, а затем проверяет результат. За время работы проекта ликвидировано более 3000 нарушений. Этот подход позволяет реагировать на проблемы быстрее, чем поступают жалобы от граждан.

Кроме того, нейросети будут бороться и с зимними угрозами. Искусственный интеллект анализирует кадры с тысяч камер, чтобы находить сосульки, наледь и снежные навесы на крышах и балконах. Раньше сотрудники делали это вручную. Подтверждённая информация о нарушениях автоматически направляется управляющим компаниям для принятия решений.

Поврежденные ограждения и свалки снега

Опыт Подмосковья – лишь часть масштабного процесса внедрения искусственного интеллекта в коммунальную сферу. В других регионах России успешно работают уникальные сервисы, решающие специфические задачи. К примеру, в Челябинской области искусственный интеллект оценивает степень захламленности площадок для сбора отходов по фотографиям с городских камер. Информация о переполнении теперь поступает операторам не через день, а в течение 5 минут, что позволило резко сократить количество повторных жалоб граждан – с 253 в 2024 году до 50 в 2025-м.

В Сургуте интеллектуальная система объединяет данные с камер, метео- и датчиков дорожного покрытия. Алгоритмы не только находят повреждения ограждений или несанкционированные свалки снега, но и прогнозируют гололед или необходимость водоотведения. Результат – экономия бюджетных средств на содержание территории на 14% и сокращение сроков устранения проблем.

Парковка на газонах и поврежденные дорожные знаки

В Пермском крае нейросеть, подключенная к 3500 камерам в 43 муниципалитетах, ищет угнанные автомобили и фиксирует парковку на тротуарах и газонах. Автоматический анализ вместо ручного просмотра архивов ускорил предоставление данных правоохранителям с 15 дней до 10 минут. А в Южно-Сахалинске специальная камера с искусственным интеллектом, установленная на автомобиле, в движении сканирует дорожное полотно, мгновенно фиксируя выбоины, потёртую разметку и поврежденные знаки. Это сократило время обследования участков дорог на 73% и повысило точность обнаружения дефектов на 24%.

Цифровая трансформация коммунального сектора с помощью искусственного интеллекта указывает путь к созданию «умных городов», где технологии работают на конкретные нужды людей. Ключевые преимущества – колоссальная экономия времени и ресурсов, переход от реагирования на жалобы к превентивному устранению проблем, а также прозрачность и объективность контроля. Российские наработки в области автоматизированного мониторинга городской инфраструктуры, особенно в сложных климатических условиях, представляют значительный интерес для многих стран мира, сталкивающихся с похожими вызовами в управлении коммунальным хозяйством. Это не просто эксперименты, а работающие инструменты, которые уже сегодня меняют качество городской среды.