Ученые Самарского университета имени Королева совместно со специалистами компании «САМИС» открыли для публичного тестирования цифровую модель населения России. Нейросетевой сервис объединяет данные о жителях и жилой инфраструктуре населенных пунктов — от крупных городов до небольших деревень. Информация доступна с детализацией до отдельного жилого дома.
Сейчас разработка проходит бета-тестирование. На этом этапе реальные пользователи проверят, насколько точно модель отображает ситуацию, как она работает в обычных условиях и какие недостатки еще предстоит устранить. Завершить испытания планируют до конца 2026 года.
База системы охватывает населенные пункты 85 регионов России. В нее включено более 23,5 млн многоквартирных и индивидуальных жилых домов и свыше 71 млн домохозяйств.
Модель позволяет получить сведения о конкретном здании: годе постройки, техническом состоянии, этажности и средней стоимости квадратного метра жилья. Также она отображает обезличенные данные о проживающих — их примерное количество, пол и возраст. Информация не позволяет установить личности конкретных жильцов.
Отдельная возможность системы — оценка разницы между числом зарегистрированных и фактически проживающих людей. Это поможет, например, определить примерный объем жилья, сдаваемого в аренду.
Искусственный интеллект также используется для прогнозирования развития городов и районов. На основе имеющихся данных система может оценить, как строительство нового жилого квартала или изменение инфраструктуры повлияет на численность и состав населения. Такие расчеты помогут определить, где потребуется новая школа, детский сад, поликлиника или дополнительные транспортные мощности.
Разработка предназначена для региональных и муниципальных органов управления, градостроителей и специалистов по социальной политике. Ее также смогут использовать компании при планировании открытия магазинов и развитии розничной торговли.
В основе цифровой модели лежит другой совместный проект университета и «САМИС» — сервис «Робот-картограф». Он применяет искусственный интеллект и геоданные для создания цифровых профилей территорий и зданий, объединяя информацию из разных источников, включая Единый государственный реестр недвижимости.
Разработчики отмечают, что нынешняя версия модели — первая. В дальнейшем ее планируют расширять, добавляя новые характеристики и параметры.
Читайте также: К 185-летию «Сбер» представил стратегию развития ИИ и агентной экономики