Пока Москва тестирует цифрового двойника для управления городом, а Башкирия внедряет ИИ в ЖКХ, Татарстан остается в стороне от глобального тренда. Хотя отдельные проекты, вроде альметьевского «Экополиса», уже используют нейросети для планирования, республике пока далеко до полноценной метавселенной. Когда Казань обзаведется своим виртуальным близнецом и какие проблемы это решит — в материале KazanFirst.
Появление полноценных виртуальных версий у городов – общемировой тренд. Об успешном завершении бета-тестирования проекта Meta Seoul, цифровой копии столицы Южной Кореи, заявили власти Сеула. В полную силу проект должен заработать в 2026 году.
В 2022 году подобный проект под названием Sharjahverse запустили в Шардже. Аналогичный проект Dubaiverse планирует к запуску еще один арабский эмират – Дубай.
Есть сведения, что ведущая платформа по разработке метавселенных The Sandbox развивает подобные проекты для Гонконга, Турции и Сингапура. Последний обзавелся цифровым 3D-двойником еще в 2014 году для работы с данными о погодных условиях, строительстве и росте населения.
17 недель на интеграцию в метавселенную
Пока единственный российский город, имеющий своего цифрового двойника, – это Москва. Ее цифровой близнец МетаМосква хоть и содержит в себе сведения обо всех достопримечательностях и активностях в городе, несет не только развлекательную и познавательную нагрузку, но и позволяет моделировать запланированные изменения города. Степень детализации в МетаМоскве настолько высока, что позволяет рассмотреть фасады отдельных зданий и показать, как город будет выглядеть в будущем и как жители будут пользоваться новой городской средой.
Цифровой близнец Москвы – не просто красивая 3D-картинка: метавселенная объединила в себе 170 тысяч городских камер видеонаблюдения и 32 информационные системы, передающие данные о погоде, шуме, загрязнении воздуха, транспортных и пассажирских потоках и т.д. И если мэру надо принять решение, основываясь на этих данных по совокупности, искусственный интеллект выдаст оптимальный вариант.
– К примеру, глава района хочет сделать где-нибудь пешеходную улицу, – пояснил в ходе III Международного форума «РЕБУС» член правления АНО «Агентство цифрового развития», основатель цифровой экосистемы «Орлан System» Андрей Лупий. – МетаМосква позволяет спрогнозировать, что произойдет, если такая улица действительно появится, – как изменятся транспортные потоки, где могут образоваться пробки, какие локации будут наиболее привлекательными для ритейла и т.д.
Но и это еще не все. С января прошлого года взаимодействовать с системой обязаны все столичные девелоперы – речь идет о согласовании проектов застройки. Последним это, безусловно, добавляет головной боли, так как подготовка для интеграции в МетаМоскву у застройщика может занимать до 17 недель. И если за это время в проект будут внесены изменения, он должен пройти этот путь заново. Тем не менее работа в системе позволяет определить, к примеру, потянет ли новый ТЦ или жилой комплекс существующая инженерная, дорожная и социальная инфраструктура. По словам Лупия, сейчас его компания с использованием инструментов ИИ ищет варианты, как можно сократить указанный срок формирования цифрового двойника здания для интеграции в МетаМоскву.
Среди удачных кейсов «Агентства цифрового развития» в части использования ИИ для решения городских проблем – оптимизация дорожного движения по Садовому кольцу. Нейросети помогли перенастроить работу светофоров, организовать новые развороты и произвести переразметку, что позволило сократить заторы на 18% и уменьшить время движения по кольцу на 10 минут. На основе этого опыта в текущем году аналогичную оптимизацию власти столицы планируют провести более чем на 100 участках дорожной сети, включая ключевые магистрали и улицы районного значения.
Кроме того, ИИ помог скорректировать работу дренажных систем на основе симуляции паводков в Нагатинской форме (аналогично проблемам с ливневками в Казани), спрогнозировать возникновение аварийных ситуаций в ЖКХ на основе данных о состоянии сетей и рассчитать изменение нагрузки на все виды транспорта при открытии новой станции метро.
С искусственным интеллектом работают более 100 башкирских УК
Опыт использования ИИ для решения инфраструктурных проблем есть и у соседней Башкирии, где цифровые технологии помогли усовершенствовать работу жилищно-коммунального комплекса.
– Есть понятие цифрового ландшафта предприятия – применение программно-аппаратных комплексов на всех стадиях жизненного цикла любого коммунального ресурса – от водозабора до очистных сооружений, – говорит разработчик региональной информационной системы ЖКХ «Юрта», советник министра ЖКХ Башкортостана Юлиан Хакимов. – С середины 2023 года, когда концепция использования ИИ в ЖКХ только родилась, искусственный интеллект в своих бизнес-процессах начали применять более 100 управляющих компаний региона.
Сегодня в Башкирии искусственный интеллект обрабатывает более 40% обращений граждан, разрабатывает маршруты движения аварийных бригад, оценивает состояние коммунальных сетей в многоквартирных домах, выявляет уязвимые места и формирует график профилактических работ.
– К примеру, у нас есть гнилой кусок трубы, мы должны его заменить на новый, – поясняет Хакимов. – С помощью ИИ мы определяем, как себя поведет оставшаяся часть магистрали и с какой вероятностью ее прорвет, если при замене аварийного участка в трубе изменится давление.
В качестве доказательства эффективности использования искусственного интеллекта в ЖКХ Хакимов приводит еще несколько цифр.
За два неполных года время обработки заявок от жителей снизилось до 30%, количество аварий в сетях – до 35%, затраты на текущий ремонт – до 25%, а собираемость платежей, напротив, выросла на 20%.
ИИ против ветра
В отличие от ЖКХ, использование ИИ в строительстве стало если не повсеместным, то весьма распространенным. В частности, застройщики, планировщики, городские архитекторы обращаются к возможностям нейросетей, чтобы спрогнозировать комфортность будущего пребывания людей в той или иной локации или здании.
О своем опыте в этой части рассказала директор АНО «Научно-исследовательский институт устойчивого развития в строительстве», генеральный директор компании по проектированию инженерных сетей «Бюро техники» Вера Бурцева.
– Создавая проект с помощью традиционных технологий, мы зачастую ограничиваемся моделированием конструкций и инженерных систем. Но если мы говорим про устойчивое развитие, необходимо думать о среде, которая в дальнейшем в этом здании или на этой территории будет организована, создавать температурные, световые, акустические, влажностные и даже ветровые модели, – говорит она.
Один из проектов, реализованных компанией Бурцевой, – определение мощностей хладоцентров в элитном столичном ЖК «Бадаевский». С помощью ИИ специалисты рассчитали нагрузку на них в условиях нехватки городских электрических мощностей и панорамного остекления зданий. Данные, полученные по итогам расчетов, позволили застройщику сэкономить порядка 150 млн рублей за счет снижения затрат на охлаждающее оборудование.
В Хабаровске за счет правильной посадки здания, определенной с использованием инструментов искусственного интеллекта, в дальнейшем удалось экономить до 15% энергопотребления.
В одном из ЖК Екатеринбурга, страдающем от сильных ветров, за счет правильной высадки деревьев, опять же, спроектированной с применением инструментов ИИ, ветровая нагрузка в пешеходных зонах была снижена на 15%.
Кстати, в портфеле Бурцевой есть и татарстанский кейс: для ЖК «Экополис» в Альметьевске необходимо было оптимизировать пешеходные маршруты для создания удобной и разнообразной среды. Заказчик поставил задачу распределения потока пешеходов между транзитными и прогулочными маршрутами, оптимального размещения объектов инфраструктуры и грамотного зонирования пространства. По итогу было рассмотрено несколько типов пешеходных сетей, определены различные категории пешеходов, смоделированы сценарии перемещения для выходных и будних дней и разработаны рекомендации для создания пешеходных сетей для каждой категории пешеходов.
Важно: использование ИИ в реализации локальных проектов не только помогает сделать жизнь людей комфортнее и приятнее, но и, например, спрогнозировать и обосновать стоимость квадратного метра или повысить привлекательность района для застройщиков коммерческой недвижимости.
Все это хоть и работает частично в Москве, но выгляди и кажется как из фантастического фильма.
Мне кажется очень сложно реализовывать такие проекты прям на весь город, тем более со старыми коммуникациями. Но например в новых ЖК это все надо осваивать и внедрять с самого начала. А потом глядишь и на весь город можно будит близнеца сделать ))