Разработка петербургских ученых поможет проектировать промышленные объекты и портовые сооружения в Арктике
Ученые ИТМО научили искусственный интеллект проектировать промышленную и портовую инфраструктуру для Арктической зоны.
Это разработка лаборатории «Интеллектуальные технологии городского планирования», действующей в созданном при вузе исследовательском центре «Сильный искусственный интеллект в промышленности». Технология позволяет за несколько минут создавать подробный план будущего объекта, который учитывает строительные нормы, особенности местности и суровые климатические условия.
«Президент России Владимир Путин неоднократно подчеркивал стратегическую значимость развития и освоения Арктической зоны. Исследовательские центры в области искусственного интеллекта получили государственную поддержку. У Петербурга есть квалифицированные кадры и все необходимые компетенции, чтобы выполнить поставленные задачи в этих сферах. Технология, предложенная петербургскими учеными, открывает новые перспективы для работающих в Арктике компаний. У них появляется возможность многократно сократить время и расходы на разработку сложных проектов, минимизировать риски для хрупкой арктической природы», – сказал губернатор Александр Беглов.
Разработчики отмечают, что преимущество технологии – в ее универсальности.
«В решении этой задачи классический искусственный интеллект на основе больших нейронных сетей бессилен, ChatGPT тоже не справится. Слишком мало данных для обучения: успешных проектов портов в Арктике — считанное количество, а шаблоны с других территорий заточены под другие климатические условия. Наша технология универсальна, мы применили в ней гибридную модель искусственного интеллекта, когда обучение на разнообразных данных эффективно сочетается с априорными знаниями, ранее накопленными в этой отрасли и записанными в виде формальных моделей», – отметил Александр Бухановский, научный руководитель исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО.
ИИ-проектировщик — это программа, которая автоматически строит цифровую модель промышленной территории. Пользователю нужно выделить на карте область с площадью от 10 до 100 га, указать точки подключения к имеющимся транспортным коммуникациям и ввести желаемые показатели. Данные о климатических условиях автоматически импортируются из специальной 3D-модели с учетом потенциального изменения климата. Полученная интерактивная 3D-сцена позволяет рассмотреть участок со всех сторон, выбрать любое здание, определить его тип, назначение, геометрию и даже экономические параметры. В системе можно переключать режим отображения и разделить территории на различные функциональные зоны в соответствии со строительными нормативами и особенностями климата. Например, система поможет расположить здания и транспортные пути так, чтобы их сильно не заметало снегом, а также выбрать безопасные для экосистемы параметры ледозащитных сооружений.
Время разработки плана инфраструктуры обычно не превышает нескольких десятков минут. Его можно экспортировать в другие программы.
Центр «Сильный искусственный интеллект в промышленности» создан на базе Университета ИТМО. В октябре 2021 года он стал победителем конкурса грантов в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект». Экспертами Аналитического центра при Правительстве РФ в тот период было отобрано шесть победителей — исследовательских центров, организованных на базе ведущих вузов. Это ВШЭ, ИТМО, Сколтех, Университет Иннополис, РАН, МФТИ. На их исследования из федерального бюджета выделено 5,4 млрд рублей на четыре года. Центрами уже привлечено около 2,5 млрд рублей частного финансирования.
По поручению Президента России Владимира Путина в этом году в стране создадут еще шесть новых исследовательских центров по развитию искусственного интеллекта. Вузы, на базе которых они будут действовать, определит конкурсный отбор. Его проведет Минэкономразвития России совместно с Аналитическим центром при Правительстве РФ. По данным министра экономического развития РФ Максима Решетникова, на эти цели из федерального бюджета будет выделено около 1,4 млрд рублей до 2026 года.
В рамках программы модернизации первичного звена здравоохранения в Петербурге завершены ремонтные работы на 16 объектах из 73 запланированных в 2023 году.
На ремонт оставшихся зданий заключены контракты.
«Как подчеркнул наш Президент, первичное звено – это та часть системы здравоохранения, которая ближе всего к людям. Поликлиники посещают все горожане. Поэтому их ремонт, модернизация и оснащение новым современным оборудованием – важная задача, которую мы решаем при поддержке федерального центра», – сказал губернатор Александр Беглов.
В Приморском районе в поликлинике №98 отремонтировано физиотерапевтическое отделение. В поликлинике №111 завершены общестроительные работы второго этажа, коридора, кабинетов врачей-специалистов, заменены сантехническое оборудование, приборы освещения и отопления. В поликлинике №100 в Невском районе отремонтированы помещения ЛФК. Также завершены работы в Детском поликлиническом отделении №24 городской поликлиники №3 в Василеостровском районе.
В городские поликлиники уже поставлено и введено в эксплуатацию 609 единиц медицинского оборудования из 852 запланированных на этот год. На приобретение 242 заключены контракты. Среди приобретаемого оборудования – диагностическое, физиотерапевтическое и реабилитационное, приборы для стерилизации медицинского инструментария, а также мебель.
До 2025 года в рамках программы должно быть отремонтировано не менее 148 объектов и приобретено более 4 тысяч единиц медицинского оборудования.
Программа модернизации первичного звена здравоохранения Санкт‑Петербурга реализуется в рамках национального проекта «Здравоохранение» во всех районах города с 2021 года и будет действовать до 2025 года.
Она предусматривает капитальный ремонт зданий медицинских организаций и приобретение медицинского оборудования в организации, оказывающие первичную медико-санитарную помощь за счёт городского и федерального бюджета.
Цель программы – повышение доступности и качества оказания первичной медико-санитарной помощи, в том числе на основе рационального территориального планирования сети медицинских организаций первичного звена, ремонта и оснащения медицинских организаций оборудованием, ликвидации кадрового дефицита, внедрения новой модели медицинской организации и обеспечения приоритета профилактики.