Искусственный интеллект (ИИ) — основной инструмент цифровой трансформации госуправления, на который правительство делает ставку в нацпроекте «Цифровая экономика». Вице-премьер Дмитрий Чернышенко заявил, что технологии ИИ должны соответствовать высочайшим стандартам этики. Вслед за крупным бизнесом к Кодексу этики ИИ готовы присоединиться 20 федеральных ведомств.
Искусственный интеллект (ИИ) — основной инструмент цифровой трансформации госуправления, на который сделали ставку в нацпроекте «Цифровая экономика».
Где в государстве уже используют ИИ и чего не хватает для дальнейшего развития сервисов?
На основе элементов ИИ работает сервис единой службы «122». Это голосовые онлайн-консультанты, чат-боты или интерактивное голосовое меню. Элементы искусственного интеллекта внедрены в 60 регионах.
С 2020 года для мониторинга нарушений в имущественно-земельной сфере ИИ применяют в Москве. Обработка нейросетями более 675 тыс. фотографий с начала 2022 года показала, что свыше 71 тыс. объектов в Москве необходимо проверить на признаки нарушений.
Единая региональная картографическая система запущена в ЯНАО — цифровая модель позволяет до получаса сократить время реагирования на инциденты разлива нефти. Ликвидаторам будут доступны детальные координаты участка, данные о его транспортной доступности и владельце.
Управление на основе данных, которых нет
ИИ может серьезно помочь в обработке массивов цифровых данных для «умных городов». Можно ставить датчики на здания и объекты инфраструктуры, развивать интернет вещей, вешать камеры безопасности, устанавливать вышки 5G, управлять трафиком, обеспечивать гражданам зеленый коридор до квартиры (система доступа без ключей) и т.д. Это решения, которые, безусловно, делают концепцию «умного города» привлекательной. Однако основная задача заключается в том, чтобы управлять инфраструктурой на основе всей полноты данных.
Трудности перевода
Главная проблема — этих данных нет в цифровом виде. Из-за этого, например, вольно интерпретируются графики ремонтных работ: сначала положили асфальт, через две недели приехал эскалатор и раскопал на этом месте яму, чтобы менять коммуникации. Выдали разрешение на строительство, приступили к работе, начали копать — порвали линию и т.д.
Данные, анализ которых с построением последующего плана работ позволил бы избегать подобных накладок, хранятся в архивах муниципальных учреждений и местных органов власти. Это десятки тонн разноформатной бумаги. Задача — перевести этот массив в цифровой вид.
Компьютерное зрение для оцифровки данных
Извлекать информацию из документов помогут технологии компьютерного зрения — документы не просто сканируют, но и одновременно распознают и анализируют информацию в них. ТАкое ПО на основе ИИ позволит подготовить слои электронных данных, которые можно будет актуализировать, сверяясь сразу с несколькими источниками.
Так появится возможность контролировать, скажем, состояние тепло-, энергосетей, других коммуникаций на основе анализа этих слоев. Цифровой помощник с высокой точностью выявляет слабые места, где возможны сбои. Помогает понять, где можно строить новые сети, не повреждая уже проложенных коммуникаций.
На основе цифровых данных город может проактивно управлять имуществом и рисками. Администрация должна понимать, какое здание нуждается в ремонте, кто за него отвечает, где проведена незаконная переделка помещения и может возникнуть аварийная ситуация.
Что уже делается?
О результатах подобного эксперимента ещё в конце 2021 года рассказали в Росреестре. В рамках пилотного проекта обеспечили взаимодействие различных ведомственных информационных систем — слои данных анализировали нейросети, которые также актуализировали информацию с помощью спутниковых снимков. ИИ выявлял несоответствия в сотни раз быстрее, чем это можно сделать вручную. Благодаря этому удалось выявить незарегистрированные объекты недвижимости, установить их владельцев и увеличить налогооблагаемую базу регионов. По данным Росреестра, в России около 50 млн незарегистрированных объектов собственности.
На уровне БТИ оцифровка архивов поможет получить цифровой план многоквартирных домов и перечень собственников жилых помещений. Это позволит быстро и незатратно выдавать так часто запрашиваемые выписки — для этого больше не надо будет идти в архив и сканировать документ, а также закрыть задачи «белых пятен» в данных ЕГРН.
На уровне градостроительной политики необходима оцифровка и векторизация планов для «умного» планирования застройки. На дорогах в задачи оцифровки и нейросетевого анализа можно включить перепроверку штрафов, выписываемых автоматическими камерами, чтобы снизить число спорных ситуаций.
На уровне МФЦ — ускорить предоставление госуслуг, которых сегодня около 290. Сегодня портал госуслуг меняется — появился новый конструктор форм, новые регламенты с жесткими сроками для оказания всех госуслуг. Исполнители нередко не выдерживают сроки, отводимые на задачу. Благодаря внедрению ИИ-системы распознавания и анализа сотруднику МФЦ достаточно просто отсканировать/сфотографировать документы, загрузить их в контур распознавания через мобильное приложении. Система сама обработает данные, проверит, все ли корректно заполнено, подается ли полный комплект документов, проверит документы на юридическую значимость. Автоматизация позволит оказывать госуслуги в два-три раза быстрее, сократить время пребывания человека в МФЦ.
В этом контексте можно говорить и об «умной» медицине. Например, сейчас активно развиваются проекты, направленные на постановку предиктивного диагноза силами ИИ, который исходит из распознавания параметров в электронных картах пациента. Нюанс в том, что система располагает только текущими данными и, как правило, не знает, что было в прошлом. Картина станет полноценной, если загружать в систему не только современные, но и архивные данные, которые чаще всего находятся в аналоговом виде.
Читать подробнее на РБК
Автор: Илья Веригин, Директор по работе с государственными заказчиками компании «Биорг»