Четвертая революция
как технологии меняют бизнес, промышленность и городскую жизнь
Роботы сортируют мусор, искусственный интеллект ищет нефть, а в основе архитектурных проектов — анализ больших данных и работа нейросетей. Вместе с экспертами международной конференции In The City, прошедшей в Петербурге, рассказываем о том, как технологии меняют привычные нам городские процессы.
Последствия стихийных бедствий ликвидируют при помощи нейросетей
В Джакарте наводнения случаются постоянно. Одно из самых сильных в 2013 году почти парализовало город. НКО PetaBencana.id разработало открытый софт для общения с жителями в такой ситуации.
Нашин Махтани,
архитектор, директор PetaBencana.id
архитектор, директор PetaBencana.id
— Любовь индонезийцев к соцсетям очень пригодилась. Более 150 тысяч постов с геотегами и фото наводнения за полгода оказались сверхценными данными, — говорит архитектор Нашин Махтани, директор PetaBencana.id. — Когда наш софт ловил в «шуме из соцсетей» ключевое слово, он автоматически приглашал поучаствовать в опросе о наводнении и поделиться фото, которые сразу подгружались на онлайн-карту. Краудсорсинг показал, что человек с мобильным куда эффективнее любого сенсора и системы слежения.
Платформа бесплатно делилась собранной информацией со всеми жителями, правительством и гуманитарными службами — это выстроило коммуникацию между ранее изолированными друг от друга группами горожан. Теперь на основе данных, полученных от людей, городское агентство по борьбе со стихийными бедствиями может анализировать масштаб наводнения и рассчитывать ресурсы для реагирования.
Монотонный и небезопасный труд поручат роботам
В Финляндии роботы уже сортируют строительный мусор, отделяя дерево, бетон, кирпич для вторичного использования. В Эстонии отсортированные био-отходы идут на выработку газа для отопления теплиц. Однако, по словам основателя и руководителя Yotalab Евгения Гудова, ручной труд при сортировке мусора не только дорог и небезопасен для сотрудников, но еще и малоэффективен.
Сам Евгений при помощи роботов построил в Петербурге уникальный планетарий. Они позволили сэкономить значительные человеческие и материальные ресурсы — весь проект обошелся примерно в 320 млн. Для сравнения: московский Планетарий стоил 5 млрд.
Евгений Гудов
Эксперт полагает, что в России роботы под управлением искусственного интеллекта могут заменить до 75% людей при сортировке отходов и удешевить сам процесс в четыре раза. «Грузоподъемность роботов класса "трипод" 8 кг и точность 0,1 мм, а разгон до 5 метров в секунду, что очень важно при монотонной перекладке, сортировке, перебирании. Окупаются эти роботы за год, и перспективы их применения для подобных задач огромны», — говорит Гудов. Разделять пластик по категориям и даже по цвету роботы уже умеют, а человек понадобится только для контроля и отбора несортируемых частей.
Международная конференция In The City проходит в Петербурге во второй раз. Она организована компанией «Газпром нефть» и входит в программу социальных инвестиций «Родные города» — это одна из самых известных инициатив российского бизнеса в области развития территорий. Поэтому и на конференции особое внимание уделялось инновациям, меняющим повседневную жизнь в городе. Программной дирекцией мероприятия в Петербурге выступает московский Институт медиа, архитектуры и дизайна «Стрелка». Эксперты In The City в этом году говорили не только об урбанистике, но и о перспективах использования технологий в промышленности, бизнесе и управлении.
Города станут экспериментальными площадками для новых технологий
Многие населенные пункты Европы, США и Канады перешли в режим «бета-версии»: здесь постоянно тестируют новые технологии, пробуют их в бизнесе и изучают результаты такой «разведки боем». В городское пространство интегрируются инновации, затрагивающие всех жителей. Потом анализируют итоги — и в случае успеха распространяют разработку на другие города. Бывает, что эксперимент происходит сам собой, без намеренной интеграции — новый бизнес или технология просто появляются в городе, вызывая перемены на уровне управления и общественной модели поведения. Урбанист Мэтью Клоделл отметил, что особенно ярко эта экспериментальность проявилась в сферах недвижимости и городской мобильности. По его мнению, за такими «тестами в полях» — будущее управления городами.
Один из ярких примеров — общественное пространство la Pépinière в Монреале. Появившись стихийно, оно поначалу существовало нелегально, вне правового поля, но стало сверхпопулярным. Потом его создатели начали делиться опытом с городскими властями и нашли прореху в нормах регулирования, мешавшую развитию подобных пространств. В итоге создали прецедент в канадском законодательстве, а опыт стал намеренно тиражироваться уже с коммерческой целью.
AR/VR-технологии совершают революцию в профессиональном образовании и повышении квалификации
Технология дополненной и виртуальной реальности позволяет смоделировать любые ситуации, благодаря чему открываются поразительные возможности в сфере профессионального обучения.
Антон Бесходарный,
руководитель программы технологической стратегии «Газпром нефти»
руководитель программы технологической стратегии «Газпром нефти»
— Например, в очках дополненной реальности сотрудник может отработать тушение пожара на объекте, — говорит Антон Бесходарный, руководитель программы технологической стратегии «Газпром нефти». — Инженер в VR-шлеме может побродить по виртуальной модели еще не построенного здания крупной установки. Найденные на этом этапе недочеты (например, низкие перекрытия) легко исправить в проекте, что в целом сокращает сроки проектирования на 10%.
Уже сейчас меняется работа инженера, складского рабочего, сотрудника крупного магазина, проектировщика, пожарного. В Ханты-Мансийске «Газпром нефть» оптимизировала логистику, внедрив AR на складах. Смарт-очки подсказывают работникам, что, с какой полки и куда нести, и параллельно ведут мгновенный учет операций.
В «Газпром нефти» к 2020 году запланировали разработать более 30 VR-курсов в сфере строительства, добычи, производственной безопасности, работы с клиентами и soft skills. Специалисты полагают, что к 2025 году они станут обязательными для всех сотрудников.
Ольга Андреева,
генеральный директор фонда поддержки социальных инициатив «Родные города»
генеральный директор фонда поддержки социальных инициатив «Родные города»
— Мы проводим совместную с институтом «Стрелка» конференцию In The City уже во второй раз. И прикладываем много усилий, чтобы программа была максимально полезной: приглашаем практиков и разбираем реальные кейсы. Мы очень гордимся тем, что в этом году на конференции выступали наши коллеги из «Газпром нефти», которые давно используют виртуальную и дополненную реальность в своей работе. Они продемонстрировали, какие возможности открывают AR/VR для городов будущего и чего можно добиться с помощью машинного обучения и анализа big data.
Планы развития городов формируют на основе анализа big data
Обработка огромных объемов данных из наших соцсетей — чекины, фото с геотегами и хэштеги — помогает как в создании новых, так и в развитии существующих общественных пространств. Исследованиями этих сведений занимаются цифровые антропологи, которые изучают потребности городских сообществ, чтобы учесть их в планах дальнейшего развития города.
Например, антропологи помогли обновить концепцию парка Независимости в Филадельфии. Исследование выявило, что местные жители считают себя чужими на этой территории и противопоставляют себя туристам, оккупировавшим ее. Несколько лет после исследования парк постепенно менялся: его адаптировали под интересы жителей района, принадлежащих разным культурно-этническим сообществам. Итог — сегодня парк перестал быть сугубо туристическим, местные тоже проводят там время, и каждый находит что-то для себя.
А при благоустройстве набережной в городе Юрьевцы Ивановской области исследователи выявили 8 групп интересантов с разными ожиданиями от проекта — и это при населении всего в 5 тысяч человек.
Для более масштабного проекта — концепции нового парка «Тучков буян» в центре Петербурга обработали куда больший массив данных — глубинные опросы жителей, их цифровые следы и истории посещения парков. По словам доцента факультета антропологии Европейского университета в Санкт-Петербурге Михаила Лурье, несмотря на очень разные мнения горожан, анализ данных все же помог найти точки пересечения в пожеланиях к будущему рекреативному пространству.
Михаил Лурье
Софья Соболь,
руководитель региональных проектов Института «Стрелка»
руководитель региональных проектов Института «Стрелка»
— Мы еще раз убедились, что в Петербурге есть запрос на общедоступные просветительские мероприятия, посвященные теме развития технологий в городе. На первой конференции In The City мы концептуально посмотрели на инновации и открытые данные. В этом году сфокусировались уже на более узкой теме цифровой трансформации городов. Мы благодарны компании «Газпром нефть» и программе «Родные города» за то, что говорим на такие важные и сложные темы публично с жителями Санкт- Петербурга.
Вещи смогут рассказать о нас больше, чем друзья
По прогнозам, к концу года число зарегистрированных устройств интернета вещей в мире достигнет примерно 9 миллиардов. И именно благодаря этим технологиям в городах развивается бизнес шеринга, который — кроме повышения мобильности горожан — еще и помогает собирать полезные данные.
Сергей Лаврентьев,
сооснователь сервиса шеринга электросамокатов WHOOSH
сооснователь сервиса шеринга электросамокатов WHOOSH
— Шеринговая платформа обменивается с облаком множеством собранных данных, которые могут пригодиться городу: кто едет, как долго, с какой скоростью, по какому покрытию и в каких условиях, — пояснил сооснователь сервиса шеринга электросамокатов WHOOSH Сергей Лаврентьев. — Этот массив данных можно выгружать для пользования городским властям, как это делают в Москве. Информация о том, где чаще берут самокаты, какие участки пересекают, по каким маршрутам ездят, пригодится при проектировании инфраструктуры и развитии среды.
Учитывая, что только в Москве за это лето совершили 250 тысяч поездок на арендованных самокатах, а в Петербурге — 50 тысяч, можно себе представить охват и объем собранной информации, а также возможности, которые открывает анализ такого количества данных.
Практическая направленность — одна из особенностей программы In The City в Петербурге. У гостей конференции была возможность не только послушать лекции, но и увидеть, изучить, «повертеть в руках» то, о чем говорили спикеры.
Так, на однодневном воркшопе подростки 13-17 лет вместе с компьютерным лингвистом Натальей Тышкевич и студентом ВШЭ, разработчиком ПО для городских исследований Баларамом Усовым разработали чат-боты, которые могут собирать и обрабатывать данные от горожан в мессенджерах. Например, в диалог с роботом можно было отправить запись звука, фотографию или свою локацию. Ботов протестировали в окрестностях острова Новая Голландия, где собрали данные об интересных местах района. Собранные сведения стали основой для интерактивной карты острова.
Второй воркшоп для взрослых занял уже два дня. Вместе со специалистами направления «Искусственный интеллект» КБ «Стрелка» архитекторы, урбанисты и ГИС-аналитики обучили две нейросети распознавать объекты на спутниковых снимках городов. После воркшопа ИИ смог различать водные объекты, зеленые зоны, жилые и нежилые дома. По словам организаторов, подобные алгоритмы компьютерного зрения в будущем станут новым инструментом для архитекторов и пространственных аналитиков.
Так, на однодневном воркшопе подростки 13-17 лет вместе с компьютерным лингвистом Натальей Тышкевич и студентом ВШЭ, разработчиком ПО для городских исследований Баларамом Усовым разработали чат-боты, которые могут собирать и обрабатывать данные от горожан в мессенджерах. Например, в диалог с роботом можно было отправить запись звука, фотографию или свою локацию. Ботов протестировали в окрестностях острова Новая Голландия, где собрали данные об интересных местах района. Собранные сведения стали основой для интерактивной карты острова.
Второй воркшоп для взрослых занял уже два дня. Вместе со специалистами направления «Искусственный интеллект» КБ «Стрелка» архитекторы, урбанисты и ГИС-аналитики обучили две нейросети распознавать объекты на спутниковых снимках городов. После воркшопа ИИ смог различать водные объекты, зеленые зоны, жилые и нежилые дома. По словам организаторов, подобные алгоритмы компьютерного зрения в будущем станут новым инструментом для архитекторов и пространственных аналитиков.
Архитектура становится динамической и кастомизированной
С приходом облачных сервисов и цифровых моделей городское строительство и архитектура поменялись. Теперь архитектурные проекты также рассчитываются при помощи нейросетей, а они «принимают во внимание» не только технические характеристики будущего здания, но и существующую инфраструктуру, в которую объекту надо «влиться». Например, уже создан алгоритм, моделирующий уровень солнечного освещения здания и затенения от него соседних объектов на улице.
Некоторые муниципалитеты Голландии строят свою градостроительную стратегию на цифровых моделях, чтобы идеально «посадить» здание на участке, соблюдая интересы всех его «соседей». А в Париже алгоритм подбирает идеальную конфигурацию элементов строения, высчитывает этажность, полезную площадь квартир, стоимость квадратного метра и даже видовые характеристики.
Лео Штуккардт,
руководитель проектов в бюро MVRDV
руководитель проектов в бюро MVRDV
— Функция архитектора со времен Ле Корбюзье поменялась, — говорит Лео Штуккардт, руководитель проектов в бюро MVRDV. — Теперь архитектор не создает единичный шедевр, а формирует коллективную городскую среду. Сегодня за счет больших данных и технологий мы можем слушать каждого человека в городе, учитывать отклик властей, горожан. Город воспринимается нами как набор данных, архитектура становится инструментом, который направляет внимание жителей, подсказывает удобные маршруты и точки общественного притяжения.
Нейронные сети «учатся» друг у друга
Если вы переживали, что в будущем роботы заменят людей во всех областях — то ваши тревоги небезосновательны. Обученные нейросети уже сегодня превосходят специалистов в качестве работы. Поводов для «беспокойства» добавляет и то, как быстро искусственный интеллект «учится» новому.
Анна Дубовик, начальник управления продвинутой аналитики «Газпром нефти», привела пример трансфера технологий из медицины в нефтяную промышленность:
Анна Дубовик,
начальник управления продвинутой аналитики «Газпром нефти»
начальник управления продвинутой аналитики «Газпром нефти»
— Если мы говорим про алгоритм машинного обучения, то для него и земля, и, например, легкие — это просто некоторый 3D-объем. И где-то в этом объеме есть нечто интересное. В случае с медициной — подозрительное, в случае с землей — насыщенное нефтью. И всё, что нужно алгоритму, — сегментировать этот кусок. Другой пример: ЭКГ — это сердечные сигналы, каротаж — сигналы земли. То есть неважно, откуда мы получим сигнал, главное — информация, которую он дает. Так, абстрагировавшись от какой-то конкретной отрасли, можно успешно делать трансфер технологий из одной сферы в другую.
По мнению эксперта, будущее машинного обучения — за качественными данными и людьми, которые будут задавать параметры их анализа. Так можно сформировать глобальный банк информации, который существенно ускорит обучение новых нейросетей и алгоритмов.
Выступления всех спикеров In The City также доступны в записи
День 1. Тема: Бизнес. Серия TECH TALKS. Смотреть
День 2. Тема: Управление. Смотреть
День 3. Тема: Будущее. Смотреть
Материал подготовлен специально для программы социальных инвестиций «Родные города» компании «Газпром нефть»
Автор: Анна Романова
Редактор / корректор: Елена Виноградова
Координатор: Елена Рожнова
Фотографии предоставлены пресс-службой «Родные города» компании «Газпром нефть», freepik.com
Обложка: freepik.com
Дизайнер: Екатерина Елизарова
Автор: Анна Романова
Редактор / корректор: Елена Виноградова
Координатор: Елена Рожнова
Фотографии предоставлены пресс-службой «Родные города» компании «Газпром нефть», freepik.com
Обложка: freepik.com
Дизайнер: Екатерина Елизарова
Просмотров: 1422