Спрогнозировать и устранить внештатные ситуации и ЧП поможет «умный» город
![](/upload/iblock/0c3/18ojj0p8675bev203zo7ggqo3su3yy6g.jpg)
Интеллектуальную систему управления городской инфраструктурой, прогнозирования и ликвидации возникновения внештатных и аварийных ситуаций создали ученые подведомственного Минобрнауки России Пензенского государственного университета (ПГУ). Инновация разработки в том, что система «умного» города может быть проработана индивидуально для каждого населенного пункта.
В ПГУ уже проработали интеллектуальную систему, которая способна предотвращать экстренные и аварийные ситуации на дорогах. Сейчас ученые работают над объединением концепции интернета вещей, информационных и коммуникационных технологий для управления городской инфраструктурой: транспортом, образованием, здравоохранением, системами ЖКХ и другими. По мнению авторов проекта, цель «умного» города — улучшение качества жизни людей.
«"Умный" город — это комфортная и безопасная для проживания территория. Но аварийные ситуации и другие ЧП нарушают баланс и мешают спокойной жизни граждан. Например, ДТП или аварии на коммунальных системах. Важно прогнозировать их. Поэтому мы значительно расширили исследование, буквально, охватив весь город», — поделился руководитель проекта, доцент кафедры cистем автоматизированного проектирования Антон Финогеев.
По мнению ученых, для анализа слабых мест городских служб можно использовать цифровые данные, полученные с многочисленных систем контроля. Например, камер фотовидеофиксации нарушений правил дорожного движения, счетчиков и терморегуляторов отопительных систем и других регистраторов различных показателей. Они могут стать основой большой системы данных для «обучения» интеллектуальной системы «умного» города. Собирать полезную информацию можно из двух основных источников: от внешних сенсоров и из Интернета. При этом поток будет отфильтрован, а дублированные инфоповоды, фейки и неполные данные удалены.
«Полученные данные необходимо формализовать и структурировать, выполнить кластеризацию событий в пространстве признаков. А в дальнейшем сравнить с архивными данными об аналогичных событиях для выявления корреляционных связей. Для их хранения формируются блоки данных с вычислением хэшей для идентификации, привязки к координатам места и времени события, установления связей и формирования распределенного реестра — блокчейн», — пояснил Антон Финогеев.
Управлять глобальной системой «умного» города будет единый портал, в который будет стекаться вся информация. А прогнозировать возникновение аварийных ситуаций и ЧП, а также вырабатывать управленческие решения по их ликвидации поможет искусственный интеллект. При этом разработать управление городской инфраструктурой можно индивидуально для конкретного населенного пункта.
«Город — это живой организм со своими сложными законами функционирования, особенным ритмом и потребностями. Никогда нельзя точно сказать, что опыт выработки управленческих решений в одном городе можно без изменений транслировать на другой. Тем не менее большинство событий, аварий или нештатных ситуаций в городской среде имеют схожие причины и могут быть идентифицированы по ряду признаков с определенной степенью достоверности», — добавляют авторы проекта.
Работа над проектом длится более трех лет, в 2020 году он был поддержан грантом Российского научного фонда с правом пролонгации.