Новосибирские ученые придумали, как с помощью ИИ исправить дефекты городской инфраструктуры

Сотрудники Центра искусственного интеллекта НГУ получили патент на полезную модель, которая станет одним из инструментов работы с «цифровым двойником» «умного города».

«По сути, это гибридное коробочное решение, представляющее из себя интеллектуальную систему, которая с помощью камер видеофиксации, установленных в городе, и специально обученной нейронной сети может с большой точностью выявлять различные дефекты объектов городской инфраструктуры и инженерно-технических коммуникаций (неработающие световые опоры или светофоры, ямы на дорогах и т.п.), а затем, с помощью логико-семантического блока, формировать решение по устранению этих проблем», — рассказал один из авторов разработки, руководитель отдела исследований проекта «Сигма» ЦИИ НГУ, к.ф.-м.н. Андрей Нечесов.

«Сигма» — это флагманский проект, представляющий собой фреймворк для создания цифровых двойников умных городов. Он предоставляет возможность интегрировать в себя различные практические реализации через API.

Успех ChatGPT, DeepSeek и других больших языковых моделей (LLM) вызвал огромный интерес к этому направлению. Возможности LLM постоянно растут, и сегодня они уже успешно решают множество важных задач. Однако, наряду с очевидными достижениями, есть и обратная сторона, связанная с этими моделями. К ним относятся проблема «черного ящика», галлюцинации, сложности с аудитом, дипфейки и другие. Поэтому в жизненно важных областях эти интеллектуальные системы следует использовать с осторожностью или под контролем более надежных систем, например, на основе логики, которые могут частично или полностью проверять работу LLM. Именно такой подход был выбран участниками проекта «Сигма».

Первым шагом в реализации плана стало электронно-вычислительное устройство, предназначенное для обнаружения дефектов городской инфраструктуры. В настоящее время ведется работа над несколькими полезными моделями и изобретениями. В результате будет создана целая линейка решений, которые затем будут интегрированы в фреймворк «Сигма» и смогут использоваться для оптимизации мониторинга и управления состоянием городской среды.