Исследователи из новосибирского Академгородка представили создаваемые системы искусственного интеллекта для умного города. Это стало одной из тем форума «Городские технологии», который прошел в рамках «Технопрома-2025».
Директор Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета (ЦИИ НГУ) Александр Николаевич Люлько рассказал о центре, в рамках которого решаются комплексные задачи для создания интеллектуальных систем управления городской инфраструктурой в самых разных областях, начиная со сферы ЖКХ и заканчивая персонифицированной медициной.
Некоторые проекты ЦИИ НГУ выполняются во взаимодействии с институтами Сибирского отделения РАН, что является естественным продолжением идей основателя новосибирского Академгородка академика Михаила Алексеевича Лаврентьева.
Владислав Перепелкин
Так, старший научный сотрудник Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, научный сотрудник ЦИИ НГУ кандидат технических наук Владислав Александрович Перепёлкин представил использование методов ИИ для городского экомониторинга.
«Наш проект“ГОРОД-ОМ-ИИ”касается шумового и атмосферного загрязнения, которому посвящены два блока, вместе образующие единую систему», — пояснил исследователь. Он напомнил, что помимо слышимого шума есть еще другие: инфразвуковые частоты и сейсмовибрации, они не воспринимаются ухом, но их может фиксировать аппаратура. И те и другие оказывают влияние не только на состояние людей, но и на инфраструктуру (мосты, здания и так далее). Блок «Шум-ИИ» позволяет сначала сформировать датасет шумов и вибраций в различных условиях, потом обучить нейросеть классифицировать источник и локализовать его, затем уже можно будет смоделировать поля такого загрязнения от выявленных источников.
Блок «Воздух-ОМ» поможет найти оптимальную схему сбора данных со стационарных датчиков контроля уровня загрязнения воздуха. «Это не всегда просто сделать: не везде есть выход в сеть, иногда посты мониторинга находятся в неудобных местах. Такую задачу мы сейчас решаем с помощью ИИ», — сказал Владислав Перепёлкин.
По его словам, система «ГОРОД-ОМ-ИИ» может работать как отдельный сервис с доступом через веб-интерфейс пользователя и администратора, осуществляя сбор, валидацию и хранения данных, их обработку и дальнейшее моделирование. Еще один вариант — интеграция с экосистемой умного города и, соответственно, данных других его систем. «Тогда мы будем способны фиксировать, например, одновременно нарушение скоростного режима и повышенный шумовой фон от автомобиля или, что особенно актуально летом, мотоцикла», — прокомментировал Владислав Перепёлкин.
Он акцентировал, что разрабатываемая система в числе прочих задач поможет осуществлять контроль качества городской среды и прогнозировать результаты тех или иных управленческих решений, касающихся повышения этого качества.
Олег Гобызов
Темой выступления младшего научного сотрудника Института теплофизики им. С. С. Кутателадзе СО РАН Олега Алексеевича Гобызова стала цифровизация систем водо- и теплоснабжения (руководителем этого проекта выступает научный руководитель ИТ СО РАН академик Сергей Владимирович Алексеенко). О. Гобызов коснулся проблем, связанных с теплосетями в России, — это преимущественно централизованное теплоснабжение, большие масштабы и протяженность, зачастую устаревшая или изношенная инфраструктура, недостаточный мониторинг и так далее.
Одним из полезных инструментов цифровизации теплосетей ученый назвал цифровые модели (или двойники). «Их роль — это физически обоснованный, контролируемый и объяснимый расчет режимов, решение задач оптимизации и проверка гипотез, в том числе сгенерированных ИИ, — сказал Олег Гобызов. — Однако это требует явного знания топологии и параметров сетей, граничных условий и калибровки».
Исследователь перечислил цели, которых сибирские ученые намерены достичь: динамический анализ систем городского теплоснабжения, моделирование теплогидравлического состояния, оптимизация структуры и режимов управления, прогнозирование тех или иных трендов и событий и в конечном итоге — повышение эффективности использования теплоресурсов.
«Схема решения такова: проанализировать и актуализировать теплогидравлическую схему, подготовить численную модель, исследовать имеющуюся систему сбора данных и посмотреть, какие средства мониторинга понадобятся, установить их и подключить систему сбора данных, накопить их, валидировать расчетную схему и провести вариантные расчеты, затем обучить и протестировать нейросетевые модели и в итоге подключить их к цифровой платформе», — назвал основные пункты ученый.
Он добавил, что уже есть прототип веб-приложения для анализа работы теплосети, где можно добавлять те или иные схемы этих сетей, отображать их и отдельные элементы, добавлять нейросетевые элементы анализа и получать информацию о сбоях в номинальном режиме работы. В дальнейшем прототип будет расширен и доработан.
«Понятно, что пока готовность этих и других проектов нашего центра не стопроцентная, но мы уже видим большой интерес со стороны местного руководства, властей нашего и других регионов, а также промышленных партнеров», — отметил Александр Люлько.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
Екатерина Пустолякова
Фото Ольги Ивановой
