Представьте: вы выходите во двор, а у контейнеров — горы мусора. Вы пишете жалобу. И знаете, что будет дальше? Раньше к вам через три дня приезжал уставший инспектор и говорил: «Попробуем что-то сделать». А сегодня вместо него на крыше дома включается камера. Искусственный интеллект за 5 секунд фиксирует нарушение, сам вызывает мусоровоз и сам проверяет результат. Это работа проекта «Чистая территория». Подробнее — в разговоре с Романом Козловым, начальником службы оптимизации процессов обратной связи ГБУ Московской области «Центр развития цифровых технологий».
Откуда взялась идея — использовать ИИ для уборки дворов?
Идея родилась из вызова. Московская область очень большая, жалоб от граждан всегда было много, и большинство из них — операционные: мусор, ямы, граффити, навалы снега, переполненные контейнеры. При этом у региона уже есть инфраструктура — более 160 тысяч камер системы «Безопасный регион». Мы задались вопросом: почему бы не использовать их для гражданских задач? Так родился проект «Чистая территория», который стартовал 1 августа 2023 года.
Как проект «Чистая территория» работает на практике?
Искусственный интеллект ежедневно «обходит» каждую подключенную камеру, делает снимок и проверяет, есть ли нарушение. Если находит — автоматически создает задачу, привязывает ее к конкретному исполнителю и отправляет ему в мобильное приложение. Исполнитель устраняет проблему, прикладывает фото. А ИИ возвращается к той же камере, повторно анализирует снимок и проверяет — действительно ли всё исправлено. Инспектору выходить на место не нужно вообще. Сегодня к проекту подключено уже более 80 тысяч камер, они мониторят 8,6 тысячи дворов и почти 4 тысячи контейнерных площадок. И мы продолжаем масштабироваться.
Кто и как раньше контролировал чистоту во дворах?
До внедрения ИИ контроль был только ручным. Инспекторы выходили на территорию или выборочно смотрели камеры. Это бесконечная рутина, которая не давала полной картины. После запуска проекта профильное ведомство сократило штат примерно на 80 человек. Но важно: людей не уволили, а перераспределили на более интеллектуальные задачи. Раньше они бегали и проверяли каждую яму, теперь занимаются аналитикой, сложными случаями и развитием системы. Это наш главный принцип: ИИ — помощник, а не замена человеку.
Какие именно нарушения сегодня видит ИИ? Что он умеет такого, чего не умел раньше?
Сейчас система распознает более 15 видов дефектов. Мы добавили граффити, зимой — навалы снега и сосульки, неработающее освещение, переполненные контейнеры, незаконную рекламу. А «вишенка на торте» — это парковка у контейнерных площадок, парковка на газонах и стоянка грузового транспорта во дворах. Оказывается, это главная причина, почему мусор не вывозят: машина просто не может подъехать. Искусственный интеллект фиксирует такие случаи, и задача уходит уже не только на уборку, но и на эвакуацию или штраф. Кстати, проценты точности по разным типам нарушений мы стремимся довести до 98 — и по большинству дефектов уже достигли этого показателя.
Сколько нарушений нашли и устранили?
С момента запуска выявлено более 600 тысяч нарушений, устранено — свыше 370 тысяч. Только в 2026 году устранили уже более 50 тысяч. И, что самое важное, мы видим устойчивое снижение жалоб граждан. Это главный показатель удовлетворенности системой. Причем я сам живу в Красногорске, и во дворе у меня стоят те самые камеры. Лично заметил, что мусора стало меньше, а парковка у контейнерных площадок перестала быть хронической проблемой.
Кроме дворов, где еще в Подмосковье используют ИИ?
Мы развиваем четыре направления: компьютерное зрение, распознавание речи и голосовых помощников, генеративные агенты на основе больших языковых моделей и распознавание документов. Всего в Московской области запущено 67 проектов с использованием ИИ, в 2026 году планируем еще 16. Это проекты от ЖКХ до здравоохранения — например, уже 15 голосовых помощников работают в разных ведомствах. По количеству внедренных и подтвержденных решений мы занимаем первое место среди всех регионов Российской Федерации.
Что за платформа «Цифровой регион»? Может ли другой регион взять ваше решение?
Изначально «Цифровой регион» создавался как внутренняя площадка Московской области для обмена практиками. Но с 2025 года он стал общероссийским. Любой субъект РФ может зайти на портал, где сейчас представлено более 580 ИИ-решений от регионов, прошедших верификацию Минцифры, найти карточку проекта «Чистая территория» и подать заявку на тиражирование. Мы готовы приехать, показать, как работает решение, рассказать о технических требованиях. В 2026 году только мы провели более десяти презентаций для других регионов.
Это дорого? Правда ли, что ИИ — это всегда миллиарды и суперкомпьютеры?
Миф. Всё зависит от технологии. Компьютерное зрение для таких задач, как контроль дворов, — достаточно недорогая история. Не нужны дорогие графические ускорители, всё работает на обычных ноутбуках и серверах. Другое дело — генеративный ИИ и большие языковые модели, там требования к железу выше, и затраты соответствующие. Но мир движется к уменьшению моделей, их уже можно запускать даже на телефоне. В целом искусственный интеллект — это недорогой инструмент относительно того эффекта, который он дает. А в случае с парковкой у контейнерных площадок система не просто тратит бюджет, но и помогает области зарабатывать на штрафах.
ИИ ошибается? Кто проверяет качество?
Основная проблема — не «поломка», а ложные срабатывания. Искусственный интеллект, в отличие от человека, работает 24/7 и не просит кофе, но иногда принимает за мусор предмет, который похож на мусор, или видит граффити там, где его нет. Мы такие случаи отслеживаем и используем для переобучения модели. Это циклический процесс: меняются сезоны, освещение, ракурсы — модель нужно дообучать. Человек в цикле остается, но не как контролер каждой задачи, а как тренер и аналитик.
Какой опыт оказался самым болезненным? Что бы вы посоветовали тем, кто только начинает внедрять ИИ?
Главная шишка — нечеткие требования от заказчика. Что такое «мусор»? Это маленький фантик или огромный матрас? Ожидания от искусственного интеллекта нужно прописывать предельно конкретно на этапе создания. Иначе результат не совпадет с тем, что хотел бизнес или ведомство. Это, кстати, относится к любому ИИ-проекту, не только к компьютерному зрению. И второй совет: не бояться начинать с малого. Мы стартовали с двух типов нарушений за полгода — и это было правильное решение. Система начала приносить пользу сразу, а дальше уже накапливались данные, опыт и новые возможности.