НОВОСТИ / Сотрудники Мосстройинформ поделились опытом использования технологий с применением искусственного интеллекта для структурирования ГПЗУ и расчета градпотенциала
Национальный проект «Жилье и городская среда» направлен на ввод 120 млн. кв. метров жилья к 2030 году в России, в том числе 6-7 млн. кв. метров в Москве ежегодно. Для обеспечения таких темпов необходима не только высокая скорость строительства при сохранении качества, но и тщательный анализ градостроительных данных для расчёта градостроительного потенциала в столице.
Для этого Департамент градостроительной политики города Москвы разработал комплексное решение, частью которого является сервис разбора и структурирования градостроительных планов земельных участков, созданный в сотрудничестве с командой разработчиков Deep people. Он способствует улучшению качества данных ГПЗУ, ранее характеризующихся частично структурированным форматом, что препятствовало полноценному их использованию в автоматическом режиме. Сервис впоследствии был масштабирован в комплексное решение с геоаналитикой и рекомендательными системами, которое также учитывает сведения из разрешений на строительство, разрешений на ввод объектов в эксплуатацию и других градостроительных данных.
О применении и перспективах этого сервиса подробно рассказала Татьяна Тюрькина, заместитель начальника управления цифровизации ГБУ «Мосстройинформ», в рамках круглого стола «Интеграция технологических достижений в сфере строительства. Современные пути и способы решения», организованного «Строительной газетой» и Национальным объединением строителей (НОСТРОЙ).
«Основные цели сервиса – прогнозирование и мониторинг ввода жилья в Москве и анализ потенциала жилищного строительства, — отметила Татьяна Тюрькина. — Сервис обеспечивает качественное структурирование градостроительных данных, что в свою очередь способствует построению объективной геоаналитики и построению достоверных прогнозных значений для мониторинга».
Денис Гладкий, начальник Управления градостроительной информации ГБУ «Мосстройинформ», также рассказал о множестве технологий, используемых при разработке сервиса. «Задача по созданию такого комплексного решения была интересна своей сложностью и тем, что нам пришлось применить целую совокупность различных методов искусственного интеллекта и классических методов data science, — заметил эксперт. — Таким образом, технологии искусственного интеллекта, которые мы применили, дали нам возможность из большого неструктурированного, весьма разрозненного датасета получить компактный, машиночитаемый формат базы данных».
Напомним, что 23 ноября в рамках международной конференции по искусственному интеллекту Сбера AI Journey наградили лауреатов первой Национальной премии «Лидеры ИИ». В категории «Премия регионам» разработанное решение отметили специальным призом.