help@sochisirius.ru
1-24 июля 2019

Умный город

В основе концепта «Умный город» лежат самые современные технологические решения, чтобы создать максимально удобную, доступную и персонифицированную виртуальную среду для жителя современного города. Это позволяет повысит эффективность городского управления за счет широкого анализа больших данных и внедрения искусственного интеллекта.

Ключевыми составляющими программы «Умный город» станут искусственный интеллект, технология блокчейна и виртуальная реальность. Создав инфраструктуру, информационную систему и получив достаточно хороший результат, мы можем научить компьютер и нейронные сети работать на нас, помогать в образовании, здравоохранении. Повсеместное внедрение цифровых технологий остро ставит вопрос компьютерной безопасности, защиты персональных данных, устойчивости систем к вредоносным действиям.

Итоговая оценка проектов

Все направления проектной образовательной программы «Большие вызовы»

Участники направления

Участники были определены по результатам проведения Всероссийского конкурса научно-технологических проектов 2018-2019 года.
 

  1. Ахметзянов Булат Ангамович, республика Башкортостан
  2. Бардин Петр Алексеевич, республика Мордовия
  3. Борохов Сергей Максимович, Калининградская область
  4. Булгаков Артём Сергеевич, Ростовская область
  5. Вахтанов Даниил Игоревич, Ярославская область
  6. Галаган Илья Васильевич, Томская область
  7. Гречка Максим Тарасович, Калининградская область
  8. Губарева Юлиана Владимировна, Тамбовская область
  9. Данилов Владислав Александрович, Удмуртская республика
  10. Данилов Георгий Романович, Тульская область
  11. Дегтярёв Дмитрий Валерьевич, Воронежская область
  12. Долгоаршинных Алмаз Маратович, республика Татарстан
  13. Жидилев Никита Алексеевич, Пензенская область
  14. Измайлов Александр Айратович, Томская область
  15. Капеева Дарья Сергеевна, Удмуртская республика
  16. Конанов Демид Константинович, республика Коми
  17. Кузнецов Михаил Михайлович, г. Москва
  18. Кучкин Артем Викторович, Ямало-Ненецкий автономный округ
  19. Лемешко Максим Ярославович, республика Татарстан
  20. Лукьянов Артур Маратович, республика Татарстан
  21. Маслов Артём Сергеевич, г. Москва
  22. Морозов Роман Владимирович, Смоленская область
  23. Мярикянов Игорь Михайлович, республика Саха (Якутия)
  24. Нестерова Дарья Андреевна, Еврейская автономная область
  25. Никулина Анна Андреевна, Калининградская область
  26. Пилипчук Игорь Олегович, Хабаровский край
  27. Пушкарёв Иван Сергеевич, Смоленская область
  28. Стырский Алексей Александрович, Курганская область
  29. Сыткин Артем Валерьевич, Калининградская область
  30. Толстиков Дмитрий Олегович, Московская область
  31. Халилов Вагиф Азерович, Ульяновская область
  32. Хвостов Даниил Анатольевич, республика Хакасия
  33. Хисалиев Джалил Дилшадович, республика Татарстан
  34. Щербаков Михаил Игоревич, республика Башкортостан
  35. Ямкин Данила Валериевич, Самарская область

Руководители направления

Шмелева
Ирина Александровна

Доцент Института дизайна и урбанистики Университета ИТМО

Ковалёва
Анастасия Александровна

Старший преподаватель кафедры инфокогнитивных технологий, руководитель образовательной программы «Интеграция и программирование в САПР» Московского политехнического университета, методист программы «Большие вызовы» 2019 года

Эксперты и руководители проектов

Валиуллин
Адель Марсович

Старший преподаватель МГТУ им.Н.Э.Баумана, преподаватель факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, руководитель направления машинного обучения Департамента информационных технологий города Москвы, призер соревнований и хакатонов по машинному обучению

Волошина
Наталия Викторовна

Руководитель Центра искусственного интеллекта и информационных технологий Образовательного Фонда «Талант и успех», координатор экспертов программы «Большие вызовы» в 2019 году

Ковалёва
Анастасия Александровна

Старший преподаватель кафедры инфокогнитивных технологий, руководитель образовательной программы «Интеграция и программирование в САПР» Московского политехнического университета, методист программы «Большие вызовы» 2019 года

Конюхов
Артём Максимович

Специалист Института дизайна и урбанистики Университета ИТМО

Крийзо
Полина Олеговна

Инженер Института дизайна и урбанистики Университета ИТМО

Ларькова
Мария Сергеевна

Аналитик ГКУ «Инфогород» департамента информационных технологий г. Москва

Подоровский
Алексей Васильевич

Ведущий просветитель программ, лаборатория «Умный город», Образовательный фонд «Талант и успех»

Савенков
Илья Сергеевич

Аспирант Института дизайна и урбанистики Университета ИТМО

Фомичёв
Никита Юрьевич

Руководитель проектов ГКУ «Инфогород» департамента информационных технологий г. Москва (направление Big Data)

Шиян
Артём Викторович

Аналитик Института дизайна и урбанистики Университета ИТМО

Шмелева
Ирина Александровна

Доцент Института дизайна и урбанистики Университета ИТМО

Проекты направления

1. Платформа для комплексного анализа городских территорий, основанная на методе онтологического моделирования.
2. Создание сервиса по текстовому подбору организаций.
3. Согласованный программный интерфейс умного города.
4. Беспроводные датчики контроля температуры по технологии loT.
5. Сервис оценки мнения населения на основе тонального анализа социальных сетей и СМИ.

 
Описание проектов
 
1. Платформа для комплексного анализа городских территорий, основанная на методе онтологического моделирования

Руководители проекта: Шиян А.В., Савенков И.С.

Аннотация: На сегодняшний день практически ни одна сфера деятельности не обходится без создания цифровых моделей и прототипов объектов. Моделирование предполагает не только создание копий объектов по внешним характеристикам, но и с учетом их функциональных особенностей. Так возникло понятие «цифровой двойник». Цифровой двойник — это виртуальная копия (прототип) существующего объекта, способная агрегировать в себе информацию о его сущности. При этом информация является динамической и обновляется на протяжении всего жизненного цикла объекта. Городское пространство образует гораздо более тонкую материю в плане одновременной масштабности и точечности спектра протекающих в нем процессов. Город — это сложная социально-техническая (нелинейная) система. К примеру, представим себе такую ситуацию: в городе N происходит активное строительство скоростных многоуровневых магистралей для того, чтобы закрыть вопрос транспортной мобильности. Однако по причине того, что городские процессы взаимосвязаны между собой, происходит влияние на целый ряд других параметров развития города. Таким образом любой проект, встраиваемый в городское пространство (вне зависимости от его масштаба) меняет динамику и концепцию развития территории.

Выделим 7 ключевых сущностей в контексте базовых проблемных точек:

1. Здание — наземное строительное сооружение, осуществляющее определенные потребительские функций.

2. УДС (улично-дорожная сеть) — совокупность всех улиц и дорог населенного пункта.

3. Зеленые зоны — элемент градостроительства, включающий зеленые насаждения (древесные, кустарниковые и травянистые).

4. Водные объекты — природный или искусственный объект, представляющий собой постоянное или временное сосредоточение вод.

5. Дворовые пространства — территория, прилегающая к зданию и находящаяся в общественном пользовании.

6. Элементы инфраструктуры — дополнительные технологические устройства и городские механизмы, обеспечивающие комфортный уровень сервиса для качества жизни.

7. Общественное пространство — социальное место, точка притяжения горожан разнообразных социальных групп и форматов активностей (площадка смыслов).

Основной целью подобного моделирования является актуализация текущих данных о городе и проведение различных аналитических исследований, которые позволят внедрять разработки Smart City, не нарушая текущей ситуации в городе. Ожидаемый продуктовый результат проекта — описание объектов городской среды в формате онтологии и алгоритм сравнения территорий с помощью статистических методов.

Разработка проекта: ИТМО.

Презентация проекта

Результаты проекта
 

2. Создание сервиса по текстовому подбору организаций

Руководитель проекта:  Фомичёв Н.Ю.

Аннотация: на сегодняшний день для производства высокотехнологичной и инновационной продукции компаниям часто приходится кооперироваться с другими контрагентами, например, заказывать исследования у научных организаций, искать компании для производства прототипов, а затем подключать инжиниринговые компании для создания и наладки производственных линий. Для стимулирования таких коопераций, подбора партнеров и предоставления им различных мер поддержки, создается инновационный кластер г. Москва. Несмотря на то, что в интернете содержится множество информации по различным организациям, она распределена на множестве открытых ресурсах.

Эта информация частично агрегируется городом, поэтому появляется возможность решения следующих задач:

— Поиск похожих организаций для выявления конкурентов, а также альтернативных подрядчиков или потребителей.

— Поиск организаций по запросу.

— Выявление организаций, подходящих под различные городские субсидии (экспортеры, производители, креативные организации).

Разработка проекта: Департамент информационных технологий г. Москва.

Презентация проекта

Результаты проекта
 

3. Согласованный программный интерфейс умного города

Руководитель проекта: Конюхов А.М.

Аннотация: огромное количество данных, производимых городами, доступны как для крупных разработчиков программных решений, так и для талантливых одиночек. Каждый может использовать эти данные в качестве «сырья» для разработки сервисов, решающих насущные городские проблемы, и повышающие качество жизни в городе.

Проблема заключается в том, что города предоставляют данные в различных форматах, из различных источников и под различными лицензиями, что затрудняет как первичную разработку, так и масштабирование сервиса на новый город. Возможное решение заключается в согласовании программных интерфейсов (API) городов. Согласованный API предоставляет единообразный доступ к городским данным вне зависимости от внутренних форматов данных. Результатом будет являться программный интерфейс информационной системы, которая позволит гражданам резервировать ресурсы, принадлежащие городским муниципалитетам.

Разработка проекта: Институт дизайна и урбанистики, Университет ИТМО.

Презентация проекта

Результаты проекта

 

4. Беспроводные датчики контроля температуры по технологии loT

Руководитель проекта: Подоровский А.В.

Аннотация: на сегодняшний день на предприятии существует большое количество участков по типу: теплоспутников, теплообменников, трубопроводов теплофикационной и промоборотной воды, пароспутников и т.д., которые требуют постоянного мониторинга температурного режима. Ключевым моментом является трудность оборудования данных участков стационарными датчиками температурного измерения ввиду ряда причин.

Данные участки не относятся к объектам КИИ (критическая информационная инфраструктура). Оборудование стационарными датчиками крайне трудозатратно и требует достаточных финансовых вложений. Но при наличии четкого температурного контроля всех вышеперечисленных участков возможно выстроить более четко налаженный технологический процесс, оптимизировать затраты на энергоресурсы.

Разработка проекта: ПАО «Сибур Холдинг».

Презентация проекта

Результаты проекта

 

5. Сервис оценки мнения населения на основе тонального анализа социальных сетей и СМИ

Руководитель проекта: Подоровский А.В.

Аннотация: в эпоху развития социальных сетей и средств массовой информации, классические способы оценки мнения населения теряют вою актуальность. В тоже время, объем данных оставляемых пользователями в соц. сетей и количество СМИ не оставляют возможности ручной обработки. Разрабатываемое решение позволит автоматически получать мнения населения с геопривязкой, быстро находить проблемные районы и устранять проблемы. Это особенно актуально для выявления проблем ЖКХ и благоустройства, которые как правило возникают географически близко друг к другу.  Проблема: в настоящее время нет оперативных инструментов мониторинга, которые бы могли наглядно показывать мнение населения и его удовлетворенность. На текущей момент приходится вручную оценивать социальный комфорт, исходя из анализа СМИ и социальных сетей. Соответственно на принятие оптимального решения очень сильно влияет человеческий фактор. Кроме того, для принятия решения требуется много ресурсов, связанных с огромным количеством информации, которую необходимо обработать человеком.

Разработка проекта : АО «Объединенная теплоэнергетическая компания».

Презентация проекта

Результаты проекта
 

Подать заявку
© 2015–2019 Фонд «Талант и успех»
Нашли ошибку на сайте? Нажмите Ctrl(Cmd) + Enter. Спасибо!