Четвертая революция: как технологии меняют бизнес, промышленность и городскую жизнь

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 приложения на основе нейросетей

В Джакарте наводнения случаются постоянно. Одно из самых сильных в 2013 году почти парализовало город. НКО PetaBencana.id разработало приложение для общения с жителями в такой ситуации.

Нашин Махтани,

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 наше приложение 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.

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 P?pini?re 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»

— 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»

— 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»

— 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

— 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 Сергей Лаврентьев. — Этот массив данных можно выгружать для пользования городским властям, как это делают в Москве. Информация о том, где чаще берут электросамокаты, какие участки пересекают, по каким маршрутам ездят, пригодится при проектировании инфраструктуры и развитии среды.

Аренда электросамокатов kugoo x1

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.

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

— 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»

— 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.

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

Источник: www.fontanka.ru

Комментарии: