Комитет по благоустройству спасает город от жары
В своей работе Комитет по благоустройству периодически использует зимой термин «температурные качели». Он означает частый переход погодных значений из минуса в плюс и обратно. Теперь, похоже, можно такой термин употреблять и летом. Серия штормов с сильным ветром, ливнями и резким похолоданием перемежается неделей солнечной погоды с почти экстремальной температурой под 30 градусов. И если в период ураганов на первое место встает задача обеспечения безопасности на улицах, в садах и парках, то в жаркую погоду специалисты стараются максимально сберечь и зеленые насаждения, и дорожные покрытия.
Так на прошлой неделе Комитет по благоустройству дал распоряжение усилить полив проезжей части и тротуаров. Эти меры должны спасти асфальт от деформации во время воздействия высоких температур и увлажнить воздух в городе, чтобы жителям стало легче дышать. В общей сложности, за 7 минувших дней ушло 40 тыс. кубометров воды и 13 тыс. литров специального шампуня. В среднем, на улицы города в это время выходило около 450 единиц техники дорожных предприятий.
Дождей практически не было, ветер в пределах нормы, так что в остальном для коммунальщиков неделя прошла без эксцессов. Из города вывезено 1400 кубометров мусора, а с дорог собрано более 1200 тонн смета. За этот период по поводу мусора на газонах в Комитет обратилось 5 граждан через электронную приемную и 90 человек – через портал «Наш Санкт-Петербург», больше половины претензий касалось территорий, подведомственных администрациям районов. За неделю из скверов и парков, в тени которых все больше жителей находит убежище от жары, вывезено более 1600 кубометров мусора.
Сегодня специализированные предприятия отправили на уборку дорог и тротуаров 469 машин, а вручную с 8 часов утра улицы убирают 868 человек. За зелеными насаждениями ухаживает почти тысяча садовников и 280 единиц техники.
Комитет по благоустройству напоминает, что по телефону дежурной службы 314-60-13 можно в любое время дня и ночи обратиться с вопросами, связанными с уборкой дорог, садов и парков.
ВТБ завершил пилотный проект по использованию инструментов машинного обучения.
Технология поможет банку эффективнее оценивать стоимость строящихся объектов и в ускоренном режиме принимать решения по выдаче кредитов на жилищное строительство. Новый сервис протестирован в 30 городах России.
В основе сервиса — универсальная платформа геоаналитики, запущенная ВТБ в 2020 году и позволяющая сопоставлять 170 слоев обезличенных данных из банковской сферы, телекома и digital-сервисов. В решении используется обезличенная информация о жителях аналогичных домов, а также районов со схожей транспортной инфраструктурой, имеющих похожие интересы, структуру доходов и расходов и т.д. Уникальный периметр данных анализируется методами машинного обучения для построения сложных нелинейных моделей оценки стоимости объектов. Все это позволяет оперативно принимать решения о выдаче банком кредитов под строительство.
При стандартном методе аналитики для принятия решения в ручном режиме сравнивают территориально близкие объекты. Модели, основанные на Big Data, позволяют оперативно получать качественную аналитику на базе гораздо большего объема разнообразной информации. Наиболее значимые конкурентные преимущества сервис дает в ситуации, когда строящийся жилой объект не имеет рядом аналогов, и оценить его, используя только метод сравнения с похожими соседствующими объектами, невозможно.
«При разработке сервиса мы столкнулись с тем, что рынок жилой недвижимости имеет очень динамичный характер. Для того, чтобы «успеть» за рынком в таком широком географическом периметре, мы разработали не просто модели машинного обучения, а Geo AutoML сервис. Он позволяет перестраивать модели в полностью автоматическом режиме. На сегодняшний день AutoML-решений на рынке много, но это первая история с применением геоаналитики. Поэтому сервис можно считать уникальным», — комментирует Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования – старший вице-президент ВТБ.
«Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании. Новая разработка позволяет нам повысить оперативность на этом этапе работы с проектом и получить более объективные и точные данные. Мы видим позитивные результаты с точки зрения повышения эффективности оценки проектов в рамках пилотирования сервиса и планируем до конца сентября масштабировать его на большинство крупнейших городов страны», — отметил Руслан Еременко, руководитель департамента регионального корпоративного бизнеса – старший вице-президент ВТБ.
Пока решение применяется только внутри банка, но в дальнейшем может стать доступным и сторонним пользователям — другим банкам и застройщикам жилой недвижимости.