Монтаж декоративного потолка начался на станции БКЛ «Воронцовская»
На станции «Воронцовская» Большой кольцевой линии московского метрополитена приступили к монтажу декоративного потолка, напоминающего Млечный Путь.
Об этом сообщил заместитель мэра Москвы в Правительстве Москвы по вопросам градостроительной политики и строительства Андрей Бочкарёв.
«На строящейся станции «Воронцовская» южного участка БКЛ метростроители приступили к монтажу декоративного 3D-потолка на платформенном участке. На сегодняшний день уже смонтировано 90 кв. м. Потолок собирают из круглых элементов диаметром 25 см, выполненных из анодированного шлифованного алюминия», - отметил Андрей Бочкарёв.
По словам главы Строительного комплекса, в алюминиевые элементы вмонтируют точечные светильники, которые создадут поток света, напоминающий Млечный Путь.
«Воронцовская» будет связана пересадкой со станцией «Калужская» Калужско-Рижской линии метро. Став частью БКЛ, «Воронцовская» снизит нагрузку на центральные пересадочные узлы столичной подземки, улучшит транспортную доступность Обручевского района Москвы и снизит интенсивность дорожного движения, благодаря чему улучшится экологическая ситуация в районах Проспект Вернадского и Обручевский», - добавил Андрей Бочкарёв.
Как отметил руководитель проекта строительства станции «Воронцовская» Александр Ситников, готовность станции составляет 65%.
«На завершающем этапе находится строительство двух пешеходных выходов и архитектурно-отделочные работы. Идет монтаж вспомогательного и силового оборудования», - уточнил Александр Ситников.
Большая кольцевая линия московского метро — мегапроект столичного метростроения. Ее протяженность 70 км, здесь разместится 31 станция. Большое кольцо подземки объединит периферийные районы Москвы, позволив пассажирам значительно сократить время в пути, выбирая альтернативные маршруты передвижения по городу.
Исследователи Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) разработали программное обеспечение для защиты системы «умного города» от хакерских атак и сбоев. Итоги работы ученых были опубликованы в журнале Sensors.
Ведущий научный сотрудник Лаборатории проблем компьютерной безопасности Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН Андрей Чечулин отметил, что сегодня во всех крупных городах мира активно внедряют «умные» системы транспорта и логистики.
«В первую очередь, речь идет о пилотируемых и беспилотных автомобилях, но к ним также относятся и «умные» светофоры, турникеты и прочее. В нашем проекте мы разработали действующий прототип системы для защиты таких интерфейсов. Проект в конечном счете направлен на обеспечение безопасности человека», - пояснил он.
Алгоритмы системы защиты «умного города» направлены на решение двух основных задач. Во-первых, интерфейсы должны уметь зафиксировать атаки и нарушения безопасности со стороны человека. Это может быть как фальшивая карточка пользователя на турникете в метро, так и больной, пьяный или сонный человек, который пытается управлять элементами «умного города», стараясь скрыть свое состояние от системы безопасности.
Во-вторых, она должна распознавать атаки со стороны вредоносных программ, что относится к нарушению работы сервисов «умного города». Для этого петербургские ученые обучили систему использовать и анализировать данные от максимально возможного числа датчиков «умного города».
Чечулин отмечает, что если, например, применять разработанную систему безопасности для беспилотного автомобиля, то она будет принимать решения, исходя из информации, полученной не только с датчика расстояния до объектов, но и из картинки с камер, и систем навигации.
«Тут важно понимать, что наш алгоритм не просто суммирует информацию, а постоянно ее сопоставляет. Это нужно для того, чтобы по косвенным признакам найти слабое звено в системе интерфейсов, которое подверглось хакерской атаке или вышло из строя. Тогда беспилотник сможет предотвратить аварию, а оператор системы увидит неисправность и попробует ее устранить», - разъяснил ученый.
Так, во время экспериментов, разработанные прототипы с использованием датчиков личного смартфона водителя успешно обнаруживали случаи нарушения со стороны водителя. Например, когда он отвлекался или засыпал. Кроме того, разработанные системы позволили выявить различные виды компьютерных атак, направленные на элементы «умного города».