Принимаю условия соглашения и даю своё согласие на обработку персональных данных и cookies.
Область
Заразились
64410 +392
Выздоровели
56830 +395
Умерли
1771 +18
Россия
Заразились
3520531 +24715
Выздоровели
2909680 +27636
Умерли
64495 +555

Генплан уральских городов составит робот. Как работает картографическая нейросеть

10 октября 2020, 13:01
Ученые УрФУ разработали нейросеть, которая автоматически делит территории городов на общественные пространства и зоны для застройки. Программу уже использовали в правительстве Свердловской области, заменяя классических картографов во время перепроектировки Верхней Пышмы, Ревды, Верхней Салды и десятков других городов.

Собрать карту

Первый этап при проектировании города нового типа — собрать карту, которую можно читать с помощью машинного зрения. Кажется, что это просто сделать с помощью космических фотографий и аэроснимков, но машина не может по изображению понять, какие типы зданий перед ней или какие земельные участники расположены на кадре. А от этих знаний нужно отталкиваться, чтобы спроектировать будущий город.

Традиционных специалистов по картографированию заменили нейронной сетью. Технология сама учится распознавать типы объектов — дороги, дома, пешеходные переходы, парки, скверы и прочие объекты. Сеть работает не столько с изображением, сколько с облаком точек — координаты XYZ, которые ловятся на самолет, делающий снимки. С помощью этих данных создается виртуальная 3D-модель объекта.

Так город видит искусственный интеллект — в виде множества точек

Всю информацию снимают с помощью беспилотников и самолетов, которые летают над Екатеринбургом и областью. По словам ученых, в Екатеринбурге один из самых сильных в России центр цифровой картографии со своими технологиями. Они делают стереофотогеометрические проекции, из которых извлекается информация.

После сбора объемные проекции превращаются в классический план города. Искусственный интеллект сам определяет — дом перед ним, дерево или киоск.

Построить новый город

Главный конфликт в генеральных планах городов — баланс частных и публичных территорий. Уже сейчас специалисты видят застройку на территориях общего пользования, на проездах, тротуарах, газонах, и такая картинка препятствует развитию общественных пространств по нескольким причинам.

Нарушение плана города влияет на всю инфраструктуру — газоводы, инженерные сети, канализацию и прочее. Даже при наличии денег и желания развить инфраструктуру, застройщик сталкивается с тем, что на том месте, где по всем нормам должен проходить газопровод, уже стоит дом. Такие ситуации происходят постоянно, и найти идеальный беспристрастный баланс почти невозможно. Поэтому определить границы территории общего пользования, чтобы и реконструкции это не мешало, но в то же время по минимуму были ущемлены права граждан и организаций, поручили машине.

Баланс зеленых зон и мест застройки определяется алгоритмом

Технологии искусственного интеллекта ищут эти самые балансы — как с минимальными затратами сделать так, чтобы все сети стояли по нормам и там не вырос очередной дом. Чтобы бюджету не пришлось выкупать частные территории, чтобы провести новые линии электропередачи. Если Минстрой изменит правила соотношения земель или рекомендации по застройке, то эти параметры можно будет внести в нейросеть, без дополнительных трат на новое проектирование.

Антон Рычков, ученый:

— Мы занимаемся трансформацией градостроительного проектирования. Если традиционно эту задачу у нас делали проектные институты, которые сидели и руками считали, определяли и ловили балансы, то мы стремимся заменить эти институты технологиями искусственного интеллекта.

Главное, что может нейросеть, — самостоятельно составлять планы и рассчитывать баланс на больших территориях. При ручном исправлении технология сама укажет на ошибку и последствия.