Эксперты рассказали, как ИИ помогает следить за состоянием вечномерзлотных грунтов
👥 На выездном заседании Научно-технического совета Росприроднадзора в Норильске эксперты обсудили, как цифровые технологии меняют экологический мониторинг.
📊 Традиционный контроль постепенно дополняется прогнозированием на основе больших данных и искусственного интеллекта, что позволяет заранее выявлять потенциальные экологические риски и снижать возможный ущерб.
📶 Один из ключевых проектов представили «Норникель» и Заполярный государственный университет — первую в России сеть фонового мониторинга многолетнемерзлых грунтов.
🌐 Система работает на территории от Норильска до Дудинки: тысячи датчиков в круглосуточном режиме передают данные в единый диспетчерский центр.
✅ Получаемая информация становится основой для проактивного управления рисками, планирования ремонтов инфраструктуры и принятия решений на основе анализа больших данных. Такой подход может стать новым стандартом экологического мониторинга в регионах с вечной мерзлотой.
В России создают технологию обнаружения пожара на этапе тления
👨🏻🎓 В Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого разрабатывают программно-аппаратный комплекс, способный обнаружить признаки пожара до появления открытого пламени.
👁 Система анализирует состав газовой среды и выявляет опасные изменения уже при незначительном выделении угарного газа.
📊 В основе разработки лежит сочетание нового двухмембранного МЭМС-сенсора, предиктивной модели, генератора синтетических данных и нейросети-трансформера. Такой подход позволяет системе не только быстро реагировать на изменения, но и распознавать ранее неизвестные вещества благодаря технологии zero-shot detection.
🗓️ Архитектура комплекса открыта для дообучения, а локализация превышает 90%. Это сокращает время адаптации под новые задачи до 1–3 дней, тогда как у зарубежных аналогов этот процесс может занимать от полугода до года, комментируют разработчики.
⏲ Завершить разработку комплекса планируется в 2027 году, после чего технологию рассчитывают применять также для экологического мониторинга, медицинской диагностики и контроля качества в промышленности.
👨🏻🔧 В ПИК рассказали, как доработали BIM Inspector, чтобы перенести контроль качества на этап проектирования. Система автоматически проверяет модели по требованиям IDS, избавляя проектировщиков от многократных циклов «выгрузил, проверил, исправил».
⌛️ В результате сокращается время подготовки цифровых информационных моделей, снижается объем ручной работы и повышается вероятность пройти проверку с первого раза.
👥 Эксперты девелопера в статье на Habr разобрали, как устроено решение, какие задачи оно закрывает и почему такой подход может стать новым стандартом подготовки ТИМ-моделей.
Для реконструкции здания школы 1717 года постройки применили ТИМ
📐 Для воссоздания сложных бетонных геометрий крыши эксперты компании Riedel Bau использовали цифровое моделирование и модульную систему опалубки. Здание расположено в историческом центре Бамберга (земля Бавария).
🏘 Аркады из бетона и система сплошных крыш с множеством ломаных поверхностей определяют облик проекта.
💯 ТИМ позволили до начала строительства точно спланировать монтаж опалубки и рассчитать количество материалов.
🏠 Завершение реконструкции запланировано на весну 2027 года.
👥 Росреестр совместно с Госкорпорацией «Роскосмос» запускает пилотный проект по внедрению искусственного интеллекта в картографические процессы.
👩🏻🔬 Проект предусматривает тестирование разработок ИТ-компаний, которые автоматизируют мониторинг изменений местности на основе данных дистанционного зондирования Земли из космоса, а также других пространственных данных с применением ИИ.
✅️ По итогам пилота специалисты выберут наиболее эффективное решение и внедрят его в производственные процессы создания и обновления картографической продукции.
⏲ Использование ИИ позволит значительно ускорить обновление картографических материалов, повысить производительность труда и сделать расходование бюджетных средств более эффективным, рассчитывают в Росреестре.
Российские ученые разработали систему для прогнозирования загрузки парковок
👨🏻🔧 Инструмент можно применять на стадии проектирования объекта, рассказали разработчики — специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ).
🚘 Ученые создали цифровой двойник автомобильной парковки и имитационную модель.
🗓️ Чтобы собрать данные, специалисты одну неделю в сезоне круглосуточно записывали на камеру ситуацию на стоянке вместимостью в 35 мест у торгового центра. Как итог — исследователи из ПНИПУ нашли связь с интенсивностью потока на прилегающей дороге.
💻 На базе собранной информации и подтвержденных закономерностей специалисты создали компьютерную имитационную модель. На выходе этот инструмент дает прогноз загрузки парковки для любого часа в течение суток.
⏳ Система прогнозирования помогает оценить интенсивность движения по соседним с парковкой дорогам и до начала стройки рассчитать потребность в машино-местах.
Российские студенты создали автономного робота для уборки пляжей
🎓 Студенческий стартап Salacia Robotics от РТУ МИРЭА представил прототип машины. Тесты в лабораторных условиях подтвердили жизнеспособность концепции.
👥 Команда сейчас занята созданием прототипа гусеничной платформы с автономным управлением.
⏳ Робот сможет просеивать песок на глубину до 15 см, говорят разработчики.
🗑 После просеивания машина поместит мусор в специальный контейнер. Заполняемость отсека проконтролируют датчики.
👁 Также робот будет оснащен набором камер с алгоритмами компьютерного зрения. Это значит, что машина сможет эффективно объезжать препятствия и людей, корректируя маршрут на ходу.