Зимней уборке снега в Петербурге, которую курирует вице-губернатор Евгений Разумишкин, пора поумнеть. Настолько, что решения, куда, когда и в каком количестве отправлять дворников и водителей снегоуборочной техники, необходимо делегировать искусственному интеллекту. Отмониторить все вычищенные улицы, а их в Северной столице более 2-х тыс., простым людям, похоже, уже не под силу.
Причем на движение в сторону максимальной роботизации контроля уборки начал цифровой блок Смольного. Там приручили камеры «Безопасного города» там образом, чтобы они не только выявляли правонарушения. Так, коллега Разумишкина вице-губернатор Петербурга по цифровизации Станислав Казарин сам тестировал умные камеры, которые Смольный установил на остановках Невского проспекта. Казарин отдельно подчеркивал, что их функция – не только следить за порядком, но и контролировать уборку снега. Впрочем, пока они охватывают порядка 20% площади города.
«Мы долго создавали эту группировку видеонаблюдения, которая сейчас составляет около 90 тыс. камер. И теперь они используются не только для контроля за правопорядком, но и для отслеживания уборки улиц, мусорных площадок, контроля обеспечения подходов и проездов к соцобъектам», — отмечал Казарин в своих социальных сетях.
Создается впечатление, что рациональнее было бы команде Разумишкина «переехать» из Смольного в городской мониторинговый центр, который и аккумулирует всю информацию с камер видеонаблюдения в Петербурге. Так, вице-губернатор, курирующий уборку снега, и его специалисты смогут наглядно видеть, где горы снега лежать неделями, а где для приведения улицы в порядок будет достаточно одного дворника. Кроме того, IT-специалисты могли бы натренировать нейросети таким образом, чтобы наиболее наснеженные участки города подсвечивались, скажем, красным цветом, а механизаторы и водители снегоуборочной техники, находящиеся по близости, получали сигнал о необходимости выезда на место.
Студенты петербургского Политеха также разработали в этом году робота-уборщика, который способен убирать как сугробы, так и летнюю петербургскую пыль. Как заявляют авторы проекта, работает система практически полностью без участия человека, основываясь на данных спутников и командах нейросети. Однако пока умных роботов на улицах Северной столицы не заметно.
При этом использовать роботов можно было бы совместно с дворниками, которых также ничего не мешает «подключить» к нейросетям. Так, к примеру, роботы могут кататься по дворам и улицам Петербурга вместе с помощниками с лопатами и подсказывать им через условный Ghat GPT, где сил технического прогресса пока не хватает, чтобы сделать улицу идеально чистой.
В целом нейросети довольно быстро завоевали сердца коммунальщиков в России. К примеру, в Татарстане в следующем году к технологиям компьютерного зрения, следящими за уборкой, планируется добавить и прогнозы от нейросетей. ИИ в этом случае будет анализировать прогнозы погоды, уровень осадков их возможную продолжительность. Таким образом, коммунальные службы при распределении нагрузки будут всецело полагаться на «приказы» нейросетей.
Более того, дело идет к тому, что присутствие большого числа людей при уборке снега вовсе не понадобится. К примеру, на российском рынке уже можно найти роботизированные комплексы со всеми необходимыми щетками и другим навесным оборудованием. Если интегрировать систему работы в подобными агрегатами в общую систему ИИ по уборке снега, как минимум Евгений Разумишкин, сможет винить в плохой уборке Петербурга нейросети, которые только учатся быть главными дворниками Петербурга.
