Ученые Самарского университета при поддержке бизнес-партнера вуза создали цифровую модель населения страны.
Это онлайн-сервис для анализа актуальной информации о населении и жилищной инфраструктуре городов и сел страны. Цифровая модель была запущена для общедоступного тестирования в реальных условиях.
Сервис окажет помощь региональным и муниципальным планировщикам, градостроительным экспертам, специалистам в области социальной политики, а также бизнесу.
Искусственный интеллект дает возможность заглянуть в будущее и прогнозировать, как будет развиваться город или район в ближайшие годы. Система демонстрирует, как может измениться численность и состав населения, какие изменения нужно внести в транспортную инфраструктуру и где необходимо построить новые школы, детские сады, поликлиники.
В модели представлены детализированные данные о населенных пунктах 85 регионов страны, включая города и поселки, а также села с деревнями, где могут проживать всего лишь несколько человек. В базе данных содержится более 23,5 млн многоквартирных и индивидуальных жилых домов и более 71 млн домохозяйств. Пользователи модели могут получить сведения о техническом состоянии конкретного здания, годе постройки, количестве этажей, средней стоимости квадратного метра и других характеристиках. Данные о жильцах анонимизированы, доступны лишь сведения о числе, поле и возрасте проживающих в том или ином доме. Разработка также поможет оценить объемы арендуемого жилья и выявить примерное несоответствие между количеством официально зарегистрированных лиц и фактически проживающих.
«Наш проект цифрового “двойника” населения вышел на финальный этап — началось так называемое бета-тестирование, когда практически готовый к официальному запуску продукт испытывают уже реальные пользователи, а не сами разработчики. Цель тестирования — проверить, как цифровая модель функционирует в реальных условиях, насколько заявленная точность соответствует действительности и какие возможные недочеты могут возникнуть во время работы», — рассказал Андрей Чернов, руководитель направления геоданных Самарского университета им. Королева.
По словам Андрея Чернова, в отличие от других существующих в России цифровых моделей, самарская разработка обладает наибольшей детализированностью и охватом населенных пунктов, что позволяет принимать более точные управленческие решения по развитию территорий.
Фото: hi-tech.mail.ru