Нейросеть выходит в город: как ИИ помогает Москве следить за экологией - «Новости Дня» » «Новости Дня»

✔ Нейросеть выходит в город: как ИИ помогает Москве следить за экологией - «Новости Дня»

Городские камеры помогают следить за движением и безопасностью, а сегодня выявляют и экологические нарушения. Окончательное решение принимает специалист.






Фото: Freepik на Magnific.com



Об использовании ИИ в экологическом контроле Москвы рассказал заместитель руководителя Департамента природопользования и охраны окружающей среды города Москвы Михаил Ушаков. 



Цифровые технологии ускоряют работу специалистов



Под искусственным интеллектом в экологическом контроле понимается сразу несколько технологий. Видеоаналитика распознает объекты и события на камерах, алгоритмы машинного обучения ищут закономерности в массивах данных, а генеративные модели помогают специалистам принимать наилучшие решения.



Система опирается на данные с камер, датчиков, фотоловушек и других средств объективного контроля. Автоматизация помогает отделять значимые сигналы от цифрового шума.



По словам Михаила Ушакова, в Москве контролируют состояние воздуха, воды, зеленых насаждений и почвы на всей территории города. Системы объективного контроля обеспечивают охват, недостижимый только человеческими ресурсами. Автоматизированные станции и автономные датчики решают сразу две задачи: фиксируют нарушения в режиме реального времени и служат источником статистических данных. Это позволяет моделировать экологические и природные процессы в городе.



Так, для точечного контроля в зонах влияния промышленных предприятий и на проблемных территориях задействованы 3 передвижные экологические лаборатории. Они работают в режиме 24/7: в автоматическом режиме анализируют содержание более 10 приоритетных загрязняющих веществ в режиме реального времени, а для углубленного исследования качества воздуха отбираются пробы для последующего лабораторного анализа более чем 120 показателей.



Такой комплексный подход — сочетание стационарных постов, мобильных лабораторий и прогнозной аналитики на основе ИИ — дает возможность предприятиям оперативно корректировать технологические процессы и предотвращать нарушения до их возникновения. Внедрение таких систем — важный шаг к созданию «чистого производства» и снижению экологической нагрузки на город.



«Любой искусственный интеллект строится на данных, поэтому особое внимание необходимо уделять их качеству, согласованности и безопасности. Мы все шире используем технические комплексы, датчики и камеры, а затем обрабатываем полученную информацию с помощью ИИ. Это в десятки раз ускоряет работу, позволяет быстрее выявлять возможные нарушения и принимать меры», — отметил Михаил Ушаков.



Применение фотоловушек для предотвращения нарушений



Фотоловушки и датчики устанавливают там, где нет камер городского видеонаблюдения или сложно проводить пешие обследования. Алгоритм отмечает кадры, где видны сброс отходов или изменения состояния участка.



Информацию проверяют специалисты и при подтверждении нарушения определяют необходимые меры. Искусственный интеллект выполняет первичную обработку — круглосуточно анализирует тысячи однотипных снимков. При этом окончательное решение и ответственность за выводы остаются за специалистами.



Данные позволяют отмечать навалы на карте и заранее выделять зоны, требующие повышенного внимания.



ИИ применяют и при планировании городской среды. Генеративное проектирование позволяет сравнивать варианты благоустройства с учетом параметров территории, оценивая их влияние на  уровень пыли, шума, а также снижение температуры в островах тепла.


Городские камеры помогают следить за движением и безопасностью, а сегодня выявляют и экологические нарушения. Окончательное решение принимает специалист. Фото: Freepik на Magnific.com Об использовании ИИ в экологическом контроле Москвы рассказал заместитель руководителя Департамента природопользования и охраны окружающей среды города Москвы Михаил Ушаков. Цифровые технологии ускоряют работу специалистов Под искусственным интеллектом в экологическом контроле понимается сразу несколько технологий. Видеоаналитика распознает объекты и события на камерах, алгоритмы машинного обучения ищут закономерности в массивах данных, а генеративные модели помогают специалистам принимать наилучшие решения. Система опирается на данные с камер, датчиков, фотоловушек и других средств объективного контроля. Автоматизация помогает отделять значимые сигналы от цифрового шума. По словам Михаила Ушакова, в Москве контролируют состояние воздуха, воды, зеленых насаждений и почвы на всей территории города. Системы объективного контроля обеспечивают охват, недостижимый только человеческими ресурсами. Автоматизированные станции и автономные датчики решают сразу две задачи: фиксируют нарушения в режиме реального времени и служат источником статистических данных. Это позволяет моделировать экологические и природные процессы в городе. Так, для точечного контроля в зонах влияния промышленных предприятий и на проблемных территориях задействованы 3 передвижные экологические лаборатории. Они работают в режиме 24/7: в автоматическом режиме анализируют содержание более 10 приоритетных загрязняющих веществ в режиме реального времени, а для углубленного исследования качества воздуха отбираются пробы для последующего лабораторного анализа более чем 120 показателей. Такой комплексный подход — сочетание стационарных постов, мобильных лабораторий и прогнозной аналитики на основе ИИ — дает возможность предприятиям оперативно корректировать технологические процессы и предотвращать нарушения до их возникновения. Внедрение таких систем — важный шаг к созданию «чистого производства» и снижению экологической нагрузки на город. «Любой искусственный интеллект строится на данных, поэтому особое внимание необходимо уделять их качеству, согласованности и безопасности. Мы все шире используем технические комплексы, датчики и камеры, а затем обрабатываем полученную информацию с помощью ИИ. Это в десятки раз ускоряет работу, позволяет быстрее выявлять возможные нарушения и принимать меры», — отметил Михаил Ушаков. Применение фотоловушек для предотвращения нарушений Фотоловушки и датчики устанавливают там, где нет камер городского видеонаблюдения или сложно проводить пешие обследования. Алгоритм отмечает кадры, где видны сброс отходов или изменения состояния участка. Информацию проверяют специалисты и при подтверждении нарушения определяют необходимые меры. Искусственный интеллект выполняет первичную обработку — круглосуточно анализирует тысячи однотипных снимков. При этом окончательное решение и ответственность за выводы остаются за специалистами. Данные позволяют отмечать навалы на карте и заранее выделять зоны, требующие повышенного внимания. ИИ применяют и при планировании городской среды. Генеративное проектирование позволяет сравнивать варианты благоустройства с учетом параметров территории, оценивая их влияние на уровень пыли, шума, а также снижение температуры в островах тепла.
Цитирование статьи, картинки - фото скриншот - Rambler News Service.
Иллюстрация к статье - Яндекс. Картинки.
Есть вопросы. Напишите нам.
Общие правила  поведения на сайте.


Новости по теме





Добавить комментарий

показать все комментарии
Top.Mail.Ru