Сибирские ученые делают город более умным
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.
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.
Темой выступления младшего научного сотрудника Олега Алексеевича Гобызова стала цифровизация систем водо- и теплоснабжения (руководителем этого проекта выступает научный руководитель ИТ СО РАН академик РАН ). 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.
Фото Анастасии Рахмановой и Сергея Владимировича Алексеенко
Наука в Сибири. Екатерина Пустолякова