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.