Киров внедряет нейросети для контроля за коммунальщиками
В Кирове искусственный интеллект помогает выявлять несоблюдение правил благоустройства. Он подключен к системам видеонаблюдения и отслеживает проведение земляных работ.
Новый модуль внедрен в программный мобильный комплекс, который занимается фиксацией нарушений. Система может самостоятельно выявлять места раскопок, где отсутствуют ограждения и сигнальные фонари. Также она следит за сроками восстановления асфальта и газонов после ремонта, уборкой грунта и мусора на прилегающей территории.
ИИ интегрирован с городской системой видеонаблюдения, он анализирует поступающие на серверы фото- и видеозаписи и в случае необходимости фиксирует время, обстоятельства и координаты.
По данным городской администрации, уже есть первые результаты: умный алгоритм обнаружил несоблюдение правил благоустройства при проведении земляных работ на муниципальной территории. Для юридических лиц в таком случае предусмотрено наказание в виде штрафа от 50 до 200 тысяч рублей.
Мэрии Кирова внедрение системы даст возможность более оперативно реагировать на случаи пренебрежения со стороны подрядчиков правилами ведения работ. Жителям же города будут реже попадаться неогороженные ямы и поврежденные газоны.
Функционал ИИ в коммунальном хозяйстве будет расширяться
Система, запущенная в Кирове, имеет хорошие перспективы по внедрению в других российских городах. Проблема эксцессов при проведении земляных работ актуальна для большинства муниципалитетов.
При этом функционал таких алгоритмов может быть серьезно расширен. Например, Центр искусственного интеллекта Комплекса градостроительной политики и строительства Москвы разработал сервис, который способен с 90% точностью определять законность проведения раскопок. Это освобождает инспекторов от лишней нагрузки, поскольку у них нет необходимости проверять объекты, где соблюдены все требования и имеется разрешительная документация.
Центр уже заключил 29 соглашений с 21 регионом о тестировании и внедрении разработанных им ИИ-технологий. Таким образом, российские города получат возможность внедрять нейросетевую аналитику для решения более широкого круга задач, связанных с работой коммунального хозяйства.
От ям на дорогах до контейнерных площадок
Российские муниципалитеты в последние годы активно применяют алгоритмы искусственного интеллекта в разных сегментах городской инфраструктуры. Например, в Санкт-Петербурге с 2023 года работает нейросетевой комплекс «Городовой». Он анализирует данные, поступающие с камер, установленных на муниципальном автотранспорте, и выявляет нарушения правил благоустройства, например, граффити, незаконно установленные кондиционеры, ямы на дорогах.
В Новосибирске аппаратно-программный комплекс FG-Nestbox-01 с сентября 2025 года анализирует поток фото и видео со стационарных и мобильных камер и обнаруживает отклонения от регламентов при проведении земляных работ, проблемы с вывозом снега, разрисованными фасадами и ряд других.
В Туле партнер «Ростеха» компания NtechLab тестирует систему видеоаналитики на базе искусственного интеллекта, которая фиксирует переполненные мусорные контейнеры и превышение сроков вывоза ТКО, автомобили, блокирующие подъезд к контейнерной площадке, выгул собак в неположенном месте и другие инциденты.
Дальнейшая автоматизация муниципальных задач
Таким образом, внедрение ИИ-алгоритмов в Кирове – это пример автоматизации конкретной муниципальной задачи. С учетом опыта других российских городов функционал сервиса может быть заметно расширен. Например, нейросеть может быть интегрирована с реестрами разрешений и геоинформационными системами по аналогии с московским опытом, чтобы облегчить работу служб, выявляющих незаконные раскопки.
Обмен опытом постоянно идет на межрегиональном уровне. Апробированные в столичных регионах нейросетевые платформы тиражируются в других субъектах Федерации. При этом есть успешные кейсы и у локальных разработчиков.
Цифровизация российского коммунального хозяйства дает хороший стимул ИТ-отрасли, которая получает возможность совершенствовать уже имеющиеся продукты и создавать новые с перспективой поставок отработанных решений на экспорт.
Главная же ценность внедрения подобных проектов – не использование ИИ самого по себе, а измеримое улучшение городской среды.
