Внедрение искусственного интеллекта для прогнозирования плановых и аварийных отключений водоснабжения в Белгородской области за последние три года дало ощутимый эффект. Применение цифровых технологий вышло из стадии эксперимента и стало рабочим инструментом для сферы ЖКХ региона.
В основе технологии лежит проект «Цифровой водоканал», в рамках которого был создан цифровой двойник водопроводных сетей. Исходя из загруженных в систему данных, а также информации, в режиме реального времени поступающей с датчиков, которыми оборудованы более 230 объектов в самом Белгороде и части Белгородского округа Белгородской области, нейросеть анализирует их состояние и выдает необходимые рекомендации.
Как показала практика, ИИ способен прогнозировать аварии, а также необходимость плановых отключений с точностью свыше 90%. ИИ на цифровом двойнике наглядно показывает объем воды, находящейся в аварийном участке трубы, подсказывает, какие задвижки нужно перекрыть, а также формирует список адресов, где будет временно ограничено водоснабжение.
В результате сроки длительных ремонтов (более 8 часов) сократились на 23%, а реальная экономия средств уже превысила 9 миллионов рублей. Так что эффективность использования ИИ оценили не только жители, но и бюджет.
От Белгорода до федерации
Практику Белгородской области уже оценили на федеральном уровне. Она вошла в число 350 ИИ-решений (а это свыше 430 сценариев) на портале «Цифровой регион». Платформа была создана по инициативе правительства России с целью эффективного обмена опытом и тиражирования решений, связанных с внедрением ИИ.
Дмитрий Григоренко - заместитель председателя правительства Российской Федерации – руководитель аппарата правительства Российской ФедерацииМасштабное внедрение ИИ в России требует активного включения регионов в этот процесс. Сегодня большинство из них уже применяет технологию. Мы не только устанавливаем требования, но и помогаем регионам обмениваться практиками. Самое главное – мы видим, что регионы внедряют ИИ не для галочки, а действительно отмечают результат
С учетом общероссийского тренда на цифровизацию и доказанную эффективность работы системы можно ожидать, что дальше она будет внедряться и в других российских регионах. Сейчас лидерами по использованию решений, связанных с ИИ, являются Московская, Сахалинская, Челябинская и Новосибирская области, а также Ямало-Ненецкий АО.
От бумажных процессов к большим данным
Внедрение ИИ в Белгородской области не происходило внезапно и одномоментно. Областной водоканал начал масштабную цифровизацию в 2022 году вместе с компанией «Росатом Инфраструктурные решения». Работу разбили на четыре этапа.
Сначала был автоматизирован процесс управления заявками и начато оснащение умными приборами учета ключевых объектов системы водоснабжения. Параллельно шло внедрение автоматизированной системы «Цифровой водоканал» – насосные станции, станции водоподготовки, водозаборные скважины оснащались всем необходимым оборудованием.
Затем специалисты провели пусконаладочные работы и внедрили единую систему диспетчеризации. Финальным этапом стало масштабирование проекта и подключение аналитических модулей.
При этом еще до подключения полноценного ИИ удалось снизить расход электроэнергии на 15% и сократить число аварий на 5%.
Новая реальность: ИИ в ЖКХ – это надолго
Успех проекта в Белгородской области доказывает очевидное: системы с использованием искусственного интеллекта продемонстрировали свою реальную эффективность применительно к критически важной инфраструктуре.
Это явный сигнал для российской IT-отрасли – в ближайшие годы можно быть уверенным в устойчивом спросе на подобные аналитические платформы, а также возможности их масштабирования с локального на общефедеральный уровень. Если же такие технологии докажут свою полезность в условиях сложного российского жилищно-коммунального хозяйства, то они могут быть востребованы и в других странах со схожей инфраструктурой.
Цифровая трансформация коммунального сектора – это не дань моде, а реальная потребность всей отрасли, способ значительно сэкономить средства, повысить качество услуг и надежность инфраструктуры.