Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Сеть 2026: ИЮНЬ!

ИИ-тандем в Картах: как две нейросети Яндекса размечают доступность городов

​Пока весь мир спорит, заменят ли нейросети программистов и дизайнеров, Яндекс нашел ИИ отличное прикладное применение. Компания обучила связку из двух разных ИИ-моделей оценивать доступность входов в заведения по всей России для людей на инвалидных колясках.
​Результат за несколько месяцев работы: нейросети перелопатили более 5 миллионов фотографий от пользователей и бизнеса, добавив в Карты 120
Оглавление

Пока весь мир спорит, заменят ли нейросети программистов и дизайнеров, Яндекс нашел ИИ отличное прикладное применение. Компания обучила связку из двух разных ИИ-моделей оценивать доступность входов в заведения по всей России для людей на инвалидных колясках.

​Результат за несколько месяцев работы: нейросети перелопатили более 5 миллионов фотографий от пользователей и бизнеса, добавив в Карты 120 тысяч новых отметок. Теперь общее число размеченных точек достигло внушительных 813 тысяч.

​Техническая матчасть: как работают глаза и мозг

​Самое интересное здесь архитектура решения. Это не просто глупый скрипт, который ищет слово пандус в описании. Яндекс запустил двухступенчатую экспертизу, где две модели работают в тандеме:

Этап 1. Alice AI VLM (Vision-Language Model) — это глаза системы. Модель сканирует загруженные фотографии входа и буквально разбирает их на детали.

Она оценивает: есть ли ступени и какова высота порога, присутствуют ли поручни и пандус, достаточно ли широк проход.

Этап 2. Alice AI LLM (Large Language Model) — это мозг. Она получает структурированные данные от первой модели, анализирует контекст и принимает финальное логическое решение: присвоить организации статус доступно или недоступно.

​Такой подход исключает механические ошибки. Например, если пандус есть, но он установлен под диким углом 45 градусов (что часто бывает для галочки), мозг системы поймет, что подняться по нему невозможно, и не пропустит карточку.

​От ресторанов до вокзалов

​Изначально систему гоняли в тестовом режиме только на ресторанах и кафе.

После успешной обкатки её масштабировали на всё: супермаркеты, ТЦ, аптеки, клиники и вокзалы.

​Процесс полностью автоматизирован: как только пользователь загружает в Карты свежее фото заведения, ИИ-тандем тут же отправляется его проверять. Чем больше фото тем точнее разметка.

​Как это выглядит для пользователя?

​Для тех, кому нужна эта информация, в Картах (которыми, к слову, пользуются 95 млн человек в месяц) есть два пути:

  • ​Включить классический фильтр «Доступность входа на инвалидной коляске» при поиске.
  • ​Спросить в ИИ-чате Карт нейросеть сама изучит данные и выдаст краткое текстовое описание входа.

​Кроме того, алгоритмы уже учитывают около 40 тысяч пандусов при построении пешеходных маршрутов и знают подноготную более чем 900 транспортных организаций.

​Почему это важный кейс?

​Для IT-сообщества этот проект интересен как редкий и успешный пример мультимодального конвейера в продакшене. Совместить визуальный анализ и сложный логический вывод в рамках одного автоматизированного процесса на миллионах объектов — задача не из легких. И здорово, что технологии здесь работают на повышение доступности городской среды.

А как вам такое применение нейросетей? Замечали уже новые отметки в Картах своего города?

Пишите в комментариях, как ИИ помогает (или мешает) вам в повседневной жизни.

Просить конечно мне в лом, поэтому не напрягаю, кому не жалко на пивасик жду полтосик в виде донера, потому что полтосик всегда приветствуется на кармане :D https://dzen.ru/internet_2026?donate=true - ссылка для Дона!