Российские регионы, как правило, фрагментарно внедряют технологии искусственного интеллекта (ИИ). Барьерами для комплексного использования ИИ становятся нехватка финансов, компетенций, недостаток информации и необходимость менять законы. Также регионы могут актуализировать стратегии цифровой трансформации, что ускорит внедрение новых технологий, в том числе ИИ. Об этом шла речь на круглом столе «ИИ в системе государственного и муниципального управления: лучшие практики», прошедшем на форуме «Технопром».
Ключевым движущим факторам развития ИИ в России уже заложен фундамент, в том числе благодаря ФП ИИ (кадры, наука, регулирование, стартапы), теперь важно фокусироваться на расширении числа внедрений ИИ с эффектом на рост отраслей экономики страны. При этом у государства больше практических задач для ИИ именно на региональном уровне, показали данные Центра компетенций федерального проекта «Искусственный интеллект» (ЦК по ИИ). Если на федеральном уровне госорганы выполняют преимущественно регуляторные и контрольно-надзорные функции, то на региональный уровень передано более 400 практических функций. Например, это и организация мер пожарной и экологической безопасности в лесах рядом с жилыми участками, и поддержание качества и безопасности дорог, и развитие региональной инфраструктуры, строительство. Внедрение ИИ даст существенный дополнительный прирост ВРП субъектов РФ.
Согласно докладам экспертов круглого стола, чаще всего ИИ используется в следующих сценариях.
Компьютерное зрение для мониторинга состояния лесного фонда уже применяет Пермский край, рассказал заместитель главы министерства информационного развития и связи края Олег Савинов. Проект реализован в рамках РГИС «Умный лес».
«Для работы системы задействованы данные пяти спутниковых систем, 13 спектральных каналов. Благодаря данным высокой точности, до двух метров на пиксель, выявляются сплошные рубки, гари, ветровалы, карьеры и нелегальные полигоны с твердыми коммунальными отходами, участки зарастания сорняками, в том числе борщевиком Сосновского. Мы добились высоких результатов, которые подтвердили реальные цифры. Благодаря РГИС «Умный лес» более чем на 350 млн рублей увеличен объем налоговых поступлений и платы за пользование природными ресурсами, а теневой оборот древесины сократился пятикратно».
Наблюдение за лесными массивами помогает эффективнее вести экологический мониторинг. Это еще один сценарий для применения ИИ.
Ведь при лесных пожарах качество воздуха в радиусе несколько десятков километров резко ухудшается. Благодаря ИИ города и регионы могут создать интерактивную публичную карту распространения вредных примесей разного происхождения.
Помогает ИИ также прогнозировать изменения климата в регионах. В Чеченской Республике специалисты Сколтеха и Грозненского нефтяного технического госуниверситета разрабатывают технологии с применением искусственного интеллекта. Цель разработки – проанализировать возможные последствия глобального потепления и усовершенствовать систему экомониторинга региона.
ИИ можно использовать для дистанционного контроля дорожной инфраструктуры. При помощи технологии (камер с машинным обучением, ML) сверяется состояние и количество объектов (указатели, знаки, дорожная разметка, остановочные пункты, отбойники и т. д.).
В Тамбовской области, к примеру, заработал первый мобильный комплекс мониторинга дорожной инфраструктуры. Автомобиль с камерами видеонаблюдения, оснащенными технологиями анализа изображений и GPS-датчиком, по ходу движения фиксирует повреждения и отклонение от нормы дорожного покрытия, бордюров, указателей, светофоров и т. д. Система распознает наклейки и надписи на дорожных знаках, переполненные урны у остановочных комплексов и т. д. Вся информация в режиме реального времени с указанием координат инцидента стекается в региональный ситуационный центр.
Пригодится ИИ и машинное обучение для поиска автомобильных номеров транспорта перевозчиков, вывозящих твердые бытовые отходы за пределами установленных зон. С помощью дорожных камер можно детектировать путь от автомобиля до самой нелегальной свалки.
В строительстве использование ИИ поможет подсчитать количество сотрудников на площадках возводимых муниципальных объектов. Технологии видеоаналитики и компьютерного зрения идентифицируют людей в разы быстрее, чем при «перекличках» и обходе участков.
Как правило, регионы используют приведенные выше сценарии. Правда, есть исключения. Так, в Кемеровской области создана региональная географическая информационная система (ГИС) «Кузбасс». Ее задача – предоставление актуальной и максимально полной информации об объектах управления на территории региона для проведения проектных, аналитических и контрольно-ревизионных мероприятий органами власти на местах.
«Источники данных для системы – это аэрофотосъемка при помощи беспилотников, данные спутниковой съемки и информация от предприятий-партнеров. ГИС «Кузбасс» включает несколько проверенных решений. Задача проекта «Цифровой двойник города» состоит в индексации неучтенных объектов строительства, выявлении нарушений условий землепользования. Проект «Кузбасский лес» позволяет автоматизированно контролировать использование лесных ресурсов региона, выявлять возможные очаги пожаров при помощи предиктивной аналитики. Модуль «СтройКузбасс» помогает отслеживать ход строительства крупных объектов Кемеровской области, вести карточки объектов, оценивать прогресс работ и т. д. Также мы с помощью ГИС инвентаризировали земли сельскохозяйственного назначения».
Почему регионы внедряют ИИ фрагментарно? Ответ на этот вопрос дал руководитель направления «Цифровое развитие» организации «Центр стратегических разработок» Александр Малахов. По его словам, на местах
не сложилась четкая и предметная позиция по оценке того, какие реальные перспективы даст ИИ для региона.
«ИИ не рассматривается как технология прикладного характера, готовая к применению в качестве реального инструмента управления экономикой и социальной сферой. Наибольший потенциал ИИ может быть раскрыт в сфере социального взаимодействия государственных и муниципальных органов с населением. Далее идет сфера городской инфраструктуры. На третьем месте – сфера общественной безопасности. В этом случае ИИ можно использовать для прогнозирования и управления рисками техногенного, природно-климатического, экологического и санитарно-эпидемиологического характера».
Казалось бы, ИИ может решать массу задач для регионов. Но совокупность таких факторов, как недостаток финансов, должного информирования об эффективных практиках, дефицит кадров и компетенций, а также необходимость изменения нормативно-правовых актов и стандартов, становится серьезным препятствием для внедрения ИИ, рассказал директор направления «Цифровая трансформация отраслей» организации «Цифровая экономика» Алексей Сидорюк.
Усилить компетенции регионов, по мнению эксперта, поможет несколько проектов. Так, организация «Цифровая экономика» проводит стратегические сессии «цифровая прокачка региона», в которых участвуют специалисты и руководители региональных и муниципальных органов власти. В рамках сессий цифровой бизнес и региональные и муниципальные органы власти находят друг друга, первые помогают во внедрении своих продуктов, в том числе решений на базе ИИ.
«Профинансировать ИИ-проекты в регионах может «Фонд содействия инновациям», а проблему кадров несомненно решат проекты дополнительного профессионального образования «Университета 2035», проекты «Цифрового прорыва» и хакатона «Сезон: ИИ».
«Цифробанк», по его словам, – это еще один важный элемент, способствующий развитию ИИ-проектов на местах. Сервис представляет собой базу кейсов, в котором собраны реальные примеры и опыт внедрения лучших цифровых решений. Каждая карточка проекта содержит подробное описание, условия реализации, опыт внедрения, сроки и даже предполагаемую стоимость проектов.
Для создания условий к расширению внедрения ИИ в регионах эксперты ЦК по ИИ предлагают сфокусироваться на трех областях:
1. Работа с крупными отраслевыми компаниями, присутствующими в регионе, по стимулированию внедрения ИИ в их ключевые процессы.
2. Развитие компетенций у сотрудников на местах.
Достичь этой цели можно через:
3. Региональным и муниципальным органам власти нужно представить показательные ИИ-решения.
Достичь этой цели можно через:
Важным условием для системной работы станет утверждение Правительством России дорожной карты по развитию технологий ИИ в регионах, подготовленной региональными властями совместно с Минцифры России.
