Выделите текст, чтобы комментировать.
В условиях цифровой трансформации муниципального управления особое значение приобретают инструменты поддержки принятия решений, основанные на анализе больших данных и технологиях искусственного интеллекта.
Администрацией города Сургута реализован проект по интеграции алгоритмов машинного обучения в процессы контроля и организации содержания городских территорий.
Данная практика стала частью архитектуры Интеллектуальной транспортной системы и аппаратно-программного комплекса «Безопасный город».
Суть реализованного решения заключается в консолидации разнородных потоков информации на единой платформе.
Система в автоматическом режиме агрегирует данные с метеодатчиков (температура воздуха и почвы, количество осадков, влажность), видеопотоки с городских камер, а также сведения о состоянии дорожного полотна (наличие воды, снега, слякоти, коэффициент сцепления). Ключевым функциональным элементом выступают алгоритмы искусственного интеллекта, осуществляющие распознавание отклонений от нормативного состояния городской среды.
В перечень анализируемых ситуаций входит фиксация неубранных от снега обочин, несанкционированного складирования снежных масс, повреждений дорожной инфраструктуры и ограждений, а также выявление факторов аварийности (попадание транспортных средств в кювет, столкновения с объектами).
На основе интерпретации этих данных и прогнозов нейросетей о состоянии дорожного полотна платформа генерирует предметные рекомендации для городских служб. Должностные лица получают уведомления о необходимости создания наряда подрядчику, проверки качества уборки или подготовки акта о правонарушении, что переводит процесс реагирования из реактивной формы в проактивную.
Практическая реализация данного подхода продемонстрировала высокую эффективность в осенне-зимний период 2024–2025 годов. Внедрение системы поддержки принятия решений позволило достичь следующих результатов:
Оптимизация бюджетных расходов.
Своевременное выявление проблем и адресное реагирование обеспечили экономию бюджетных средств на содержание территории в размере 14%. Высвобожденные ресурсы были направлены на проведение генеральной уборки в апреле, до начала массового таяния снега.
Повышение оперативности реагирования.
Зафиксировано сокращение времени устранения проблем подрядными организациями на 13%, а также снижение просрочки исполнения заданий на 12%.
Снижение социальной напряженности.
Благодаря профилактике нарушений и своевременному информированию жителей о метеообстановке, количество заявок от граждан по вопросам содержания территории сократилось на 17%.
Представленная практика демонстрирует эффективность использования систем поддержки принятия решений в сфере городского хозяйства. Опыт Сургутской агломерации подтверждает готовность данной модели к передаче: методология интеграции ИИ в процессы контроля содержания территорий, а также программно-аппаратные решения могут быть адаптированы и внедрены в других регионах Российской Федерации в целях повышения качества управления городской средой и эффективности использования бюджетных средств.
Материал подготовлен старшим преподавателем кафедры «Государственное и муниципальное управление» Факультета «Высшая школа управления» Финансового университета при Правительстве РФ, к.э.н. Вороновой Екатериной Игоревной на основе информации с портала «Цифровой регион».
