Объявлен конкурс на выполнение работ по капремонту наплавного моста через р. Москва в подмосковном округе Коломна
Капитально отремонтировать наплавной мост планируется в Коломне до 2026 года. Работы проведут в рамках государственной программы «Развитие и функционирование дорожно-транспортного комплекса» и финансируются за счет средств бюджета Московской области, сообщает пресс-служба Комитета по конкурентной политике Московской области.
«Объявлен конкурс в электронной форме на выполнение работ по капитальному ремонту наплавного моста через р. Москва в городском округе Коломна», — сообщила министр правительства Московской области по конкурентной политике Светлана Журавлева.
В Единой информационной системе в сфере закупок опубликовано извещение о проведении открытого конкурса в электронной форме на «Выполнение работ и оказание услуг, связанных с одновременным выполнением инженерных изысканий, подготовкой проектной документации, разработкой рабочей документации, выполнением работ по капитальному ремонту наплавного моста через р. Москва г. Коломна ул. Митяево 1 на км 41+370 автомобильной дороги М-5 «Урал» — Коломна — М-5 «Урал» в городском округе Коломна Московской области».
Капитальный ремонт наплавного моста протяженностью 121,20 м завершат в 2026 году.
ИИ-решение Сбера выявляет утечки газа на 37% точнее, чем стандартные статистические модели.
На X Восточном экономическом форуме первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин представил новое ИИ-решение для газовой отрасли. Модель прогнозирования разработана ООО «Сбер Бизнес Софт» - дочерней компанией Сбера, - и предназначена для точной детекции утечек газа. Она особенно актуальна для энергосбытовых и нефтегазовых компаний.
Система прогнозирует нормальный объём потребления газа в разрезе источников потребления, а затем оценивает отклонения этих прогнозов от фактических данных. Решение анализирует показания измерительных приборов (потребление, давление, температура, мощность трубопровода) и внешние погодные условия (осадки, направление ветра и другие параметры).
Обученная на этих данных ИИ-модель предсказывает нормальный объём потребления на месяц вперёд с разбивкой по дням. Точность прогноза достигает 98%. Оставшиеся 2% расхождения с высокой вероятностью указывают на потенциальные нарушения. Такой ИИ-прогноз на 37% точнее стандартных статистических моделей.
Анализ периодов значительного расхождения между прогнозом и фактом потребления позволяет выявлять случаи утечки.
Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка: «Наше решение на основе искусственного интеллекта создано для борьбы с потерями газа. Система анализирует огромный массив технологических и метеорологических данных и прогнозирует нормативное потребление с высокой точностью. Любые отклонения сигнализируют о возможных инцидентах — на это можно сразу отреагировать, чтобы минимизировать ущерб. Мы предлагаем нефтегазовым компаниям принципиально новый уровень контроля с меньшими трудозатратами и улучшенным качеством анализа. Думаю, такой инструмент будет востребован и имеет очень хорошие перспективы».