ИИ-сервис от российских ученых спрогнозирует развитие городов

Инструмент позволяет комплексно моделировать и предсказывать развитие территорий на разных уровнях — от отдельных локаций до целых регионов.
Никита Коюшев
Автор Наука Mail
сервис для прогнозирования развития городов
ИИ помогает справиться с конкретными градостроительными задачамиИсточник: ИТМО

Ученые ИТМО разработали цифровую ИИ-платформу «Просто.Р» для быстрой и недорогой оценки развития городской среды. Разработчики университета рассказали, что сервис способен анализировать транспортную загруженность, качество жизни, экологическую ситуацию и градостроительный потенциал территорий.

Отмечается, что разработка станет особенно полезна для органов власти, инвесторов и девелоперов при принятии градостроительных решений. Обычно такие оценки проводятся вручную консалтинговыми агентствами, что требует значительных затрат времени и денег.

город, дома
Программа предсказывает уровень загрязнения рек и антропогенного экологического вредаИсточник: Reuters

«Просто.Р» предлагает инструмент для комплексного моделирования и прогнозирования, начиная с отдельных локаций и заканчивая целым регионом. Система использует открытые пространственные данные (например, OpenStreetMap), базы госорганов и информацию, предоставляемую заказчиками. Все вычислительные модули оформлены в виде открытых программных библиотек, доступных для пользователей.

В частности, платформа подходит для крупных участков земли (от 1000 га), потерявших народно-хозяйственную значимость. Среди таких территорий часто оказываются старые промышленные и заброшенные комплексы, а также округа с последствиями негативного влияния человека на экологию.

Программа на базе ИИ поможет администрации городов принимать аргументированные решения, а также минимизировать социальные и градостроительные риски. Помимо этого инвесторы и девелоперы смогут оценивать потенциал земельных участков и подтверждать социально-экономическую эффективность своих проектов.

Ранее в Науке Mail рассказывали, что российские ученые впервые применили машинное обучение на квантовых компьютерах для решения практических задач.