Экспертное сообщество одобрило проект памятника Николаю Гумилеву в Кронштадте
Градостроительный совет при Правительстве Санкт‑Петербурга одобрил эскизный проект памятника поэту Николаю Гумилеву.
Монумент планируется установить на родине поэта в Кронштадте, на территории безымянного бульвара на улице Комсомола от улицы Восстания до Советской улицы.
Проект по установке памятника реализуется по поручению Александра Беглова.
«Город поддержал инициативу писателей и художников из Петербурга и других городов России об установке памятника нашему знаменитому поэту, этнографу, исследователю Африки Николаю Гумилеву. Кронштадт – его родина. По поручению Президента мы реализуем уникальный проект «Остров фортов», посвящённый героическим страницам нашего Отечества. Памятник Николаю Гумилеву станет одной из достопримечательностей кронштадтского историко-культурного кластера», - подчеркнул губернатор Александр Беглов.
Николай Гумилев был включен в перечень выдающихся личностей, жизнь и деятельность которых связаны с Петербургом (Ленинградом) и память о которых пока не увековечена установкой памятника.
В 2021 году Комитетом по градостроительству и архитектуре был объявлен архитектурный конкурс. Большинство голосов членов жюри было отдано работе скульптора Екатерины Пильниковой.
Бронзовый бюст Николая Гумилева будет выполнен в классическом - «античном стиле». Постамент – из серого полированного гранита.
Высота памятника составит 2,9 метра.
Екатерина Пильникова – лауреат премии Президента России для молодых деятелей культуры за 2022 год. Она автор памятников выдающимся деятелям культуры - П.И.Чайковскому в Германии, Л.Н.Толстому в Южной Корее. В фойе Александринского театра установлен созданный ею бюст театрального деятеля Федора Волкова.
В ВТБ создали и масштабировали на всю Россию сервис аналитики для оценки новостроек.
В основе — универсальная платформа геоаналитики, позволяющая сопоставлять более 1000 слоев 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, расходов и так далее.
Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании проектов. Новая разработка помогает повысить оперативность на этапе рассмотрения заявки на финансирование застройщика и получить более объективные и точные данные. Для застройщиков очень важна скорость и сроки. Использование программы позволило в 3 раза сократить сроки от обращения клиента до подписания кредитного договора.
В разных городах различные факторы оказывают влияние на определение цены на жилье. Рынок постоянно идет вперед, меняется инфраструктура, которая влияет на стоимость. Какие-то параметры устаревают, какие-то добавляются или обновляются. Сложность задачи по оценке недвижимости в масштабах России заключается в учете региональной специфики, макроэкономических колебаниях, большом разнообразии в качестве и расположении строительных объектов, что в свою очередь обуславливает выбор инструментов и способов моделирования.
«Программа учитывает множество факторов и показывает независимую от экспертного мнения оценку, что играет важную роль в общем процессе согласования сделки всеми участвующими подразделениями. 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» — рассказал Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент банка ВТБ.
Проект строится на базе трех платформ: платформы гео-аналитики (Geo), платформы автоматического обучения моделей (AutoML) и MLOps-платформы (scibox). У каждой из них своя задача в рамках бизнес-процесса. Их объединение помогло достичь синергии и внести дополнительную ценность.
Проект стартовал с сегмента среднего и малого бизнеса. Следующая стадия — это использование программы как для целей крупного бизнеса, так и розничного ипотечного кредитования. Специфика проекта позволяет не только масштабировать его, но и применять в других сферах. Например, посчитать необходимое количество банкоматов в конкретном районе и количество наличных средств в каждом из них. Отлично подходит, когда на основе аналогичных данных нужно построить прогноз чего-нибудь нового.