« Преступления раскрываются быстрее — это раз. И два — они предотвращаются»

— Понятие «умный город» в России известно широко, но все-таки «в узких кругах». Расскажите, пожалуйста, что это такое.

— Это концепция применения информационных технологий, включая интернет вещей (IoT), большие данные (Big Data) и искусственный интеллект (AI), для управления городским имуществом — транспортом, учебными заведениями, здравоохранением, электростанциями, библиотеками, системами водоснабжения и управления отходами, для правоохранительных органов и других общественных служб.

Понятно, что его цель в повышении эффективности обслуживания и безопасности жителей. «Умный город» позволяет местной власти напрямую взаимодействовать с сообществами и городской инфраструктурой и следить за тем, что происходит в мегаполисе, — как он развивается и какие способы позволяют улучшить качество жизни.

Вообще, это достаточно обширное понятие, но если попытаться сказать максимально просто, то это цифровизация и автоматизация городской инфраструктуры с целью повышения уровня комфорта и безопасности городской среды, ее оптимизации.

— Можете привести пример того, как концепция умного города может реально влиять на безопасность или комфорт в городской среде?

— Ну например, в Москве установлено 180 тысяч камер, которые помогают контролировать ситуацию, в том числе транспортные инциденты в метрополитене, на дорогах.

— Каким образом это происходит?

— Сейчас камеры с помощью нейронных сетей способны распознать нестандартную ситуацию на дорогах, например, если какая-то машина стоит поперек дороги. Но основной индикатор ДТП — это то, что замедляется движение. Как только машины начинают образовывать пробку — это сигнал, что произошло ДТП. Имея статистику, можно понять дневной цикл движения на определенной дороге: или это вечерний час-пик, или это действительно ДТП.

Сейчас камеры с помощью нейронных сетей способны распознать нестандартную ситуацию на дорогах, например, если какая-то машина стоит поперек дороги. Но основной индикатор ДТП — это то, что замедляется движение

Что касается безопасности, то инфраструктура, объединяющая все камеры, интеллектуализирующая их с помощью технологий ИИ и предоставляющая возможности мгновенного поиска, создает ощущение неотвратимости наказания. Преступления раскрываются быстрее — это раз. И два — это очень сильно сдерживает, предотвращает нарушения, потому что люди понимают, что их рано или поздно задержат с помощью видеокамер. Пример можно привести такой: Белоруссия входит в топ-лист самых безопасных стран мира. И, насколько я понимаю, Москва тоже не является аутсайдером, она уже комфортна с точки зрения безопасности лично для меня.

Но, как мы уже увидели, видеонаблюдение — это не только безопасность. Например, правительство Москвы заказало сервис, который выявляет несанкционированную застройку. Также через него контролируются предприятия общепита, которые могут не владеть лицензией на установку столиков и тентов на улице, тем не менее делают это. С помощью видеонаблюдения можно зафиксировать факты такой незаконной деятельности и вовремя направить предостережение или штраф.

— А как контролируется застройка?

— В Москве, как я уже сказал, очень много камер. Они подключены к единой системе хранения данных. По сути, это камеры, к которым правительство Москвы имеет доступ. Часть из них было поставлено на частные деньги девелоперов, большая часть камер стоит в подъездах, также много камер на улицах. Есть поворотные камеры, которые двигаются по определенному расписанию и могут просматривать с хорошим увеличением разные точки. Такие камеры могут обнаруживать и несанкционированную застройку, и несанкционированное предпринимательство, и несанкционированные парковки.

«Злоупотребления с телефонами могут быть гораздо серьезнее, чем с видеонаблюдением»

— А до чего вообще дошел прогресс в сфере видеонаблюдения? Можно ли в большом городе отследить, во сколько вышел из дома человек, где потом весь день ходил?

— Сегодня технологии стали общедоступными. Любой студент за выходные может собрать курсовую работу, которая будет распознавать лица. Значительно сложнее сделать это в промышленном масштабе, чтобы оно работало на десятки и сотни тысяч камер. Такие решения, которые способны отслеживать перемещения людей не только в большом городе, но и по всей стране, тоже есть, но остаются ограничивающие факторы. В настоящее время установлены в основном старые обзорные камеры, которые не приспособлены для распознавания лиц. Камеры стоят на определенной высоте. Они смотрят сверху вниз, так что видны одни затылки. В лучшем случае можно увидеть одежду и примерно оценить телосложение, лицо с этих камер очень сложно распознать.

Новые же камеры рассчитаны на распознавание лиц. Но пока таких в городах мало. Организовать тотальную слежку не получится, и никто и не будет этим заниматься. Работают предметно. Допустим, есть фотография какого-нибудь криминального авторитета, которого надо найти. Вот его будут искать с помощью «умного города».

Сегодня технологии стали общедоступными. Любой студент за выходные может собрать курсовую работу, которая будет распознавать лица. Значительно сложнее сделать это в промышленном масштабе, чтобы оно работало на десятки и сотни тысяч камер

— А частная компания, в принципе, может заказать отследить нужно го ей человека?

— Нет, сейчас, как я уже сказал, недостаточно рубежей биометрического контроля. В будущем такое теоретически возможно, но на практике вряд ли кто-то будет этим заниматься. Надо понимать, что уже сейчас тотальная слежка возможна через мобильные устройства. То есть с помощью наших гаджетов, с которыми мы не расстаемся, эту информацию можно получить значительно дешевле. И это уже сейчас работает в промышленном масштабе. За каждым человеком можно проследить, что он делает, кому звонит, можно включить микрофон и послушать. С моей точки зрения, злоупотребления с телефонами могут быть значительно серьезнее, чем с камерами видеонаблюдения.

— А полицейский со смартфоном в руках может распознавать лица?

— Да, конечно, есть приложение для мобильных устройств, которое использует встроенную камеру. С ее помощью можно направить телефон на задержанного или просто в толпу и будет проведена сверка с базой розыска. То есть это будет база лиц не всех граждан страны — такой поиск проводить экономически нецелесообразно, а именно нескольких тысяч человек, которые находятся в активной фазе розыска. Это удобно. Это мощное средство для принятия решения в момент задержания подозреваемого.

«Первые места в соревнованиях по распознаванию занимают российские и китайские компании»

— Насколько дорого внедрение такого контроля для города?

— В богатом городе, таком как Москва, камеры себя окупают. Обслуживание одной камеры, передача и хранение видеосигнала стоит около 2 тысяч рублей в месяц. Сейчас любое преступление начинает расследоваться с запроса видеоархива. Моя супруга попала в легкое ДТП в эти выходные, был конфликт с другим водителем, который попытался представить ситуацию совершенно иначе. Первое, что мы сделали — это позвонили на горячую линию городского видеонаблюдения и попросили зафиксировать и не удалять в течение месяца архив с места аварии.

— А для средних и малых городов реально реализовать такую систему?

— Все реально. Это просто вопрос хорошей организации, хорошего оператора. Например, в Белоруссии пошли по такому пути. Одна из компаний выиграла конкурс и стала оператором, который подключает к платформе камеры городов, сел, улиц в масштабах всей страны. И там любая бензоколонка, ресторан или торговый центр должны подключить видеокамеры в определенных местах. Стоимость этого подключения составляет 50 долларов в месяц, 3 тысячи рублей. В Москве менее прозрачное ценообразование, тем не менее я думаю, что порядок примерно такой же.

— В каких еще странах и городах уже внедрили «умный город» в больших масштабах?

— Это тренд практически всех развитых стран мира. Серьезные внедрения в Белоруссии, Азербайджане, Казахстане, в Москве (весь московский метрополитен, 12 тысяч камер). Из западных государств это Великобритания и Ирландия.

Я считаю, что Москва находится на передовой наряду с Китаем, Японией. Здесь очень хорошо подготовлены с точки зрения своих локальных вендоров. Первые места в международных соревнованиях по распознаванию занимают российские и китайские компании. Разработчики из США тоже пытаются не отставать. Но если до этого момента системы интеллектуального видеонаблюдения в США по большей части применялись в гражданских сферах, то в связи с участившимися в последнее время массовыми расстрелами и другими инцидентами в общественных местах спрос на видеоаналитику в целях обеспечения безопасности значительно возрастает.

Обслуживание одной камеры, передача и хранение видеосигнала стоит около 2 тысяч рублей в месяц. Сейчас любое преступление начинает расследоваться с запроса видеоархива

Но умные города — это не только видеокамеры, но и цифровая трансформация многих других элементов городской среды и инфраструктуры. Например, организации крупных мероприятий с участием тысяч гостей из разных стран на базе облачной платформы. Их всех нужно встречать, размещать, кормить, распределять аккредитации и билеты, перевозить по городу, оказывать помощь в случае инцидентов, провожать и далее по списку. Это миллионы процессов, за которые отвечают сотни человек из десятков различных департаментов. Все эти процессы нужно объединить в одной экосистеме, наладить работу организаторов, волонтеров, подрядных организаций и др. Все это тоже можно отнести к масштабному внедрению концепции «умного города».

— А что собой представляет система «умного города» в азиатских странах? Далеко они ушли от нас?

— Про Китай знаю только из открытых источников. Пишут, что там беспрецедентный уровень проникновения технологии распознавания лиц и других сенсоров. Так, на многих станциях в Китае пассажиры могут пройти регистрацию на поезд с помощью системы распознавания лиц. Устройство сканирует лицо человека и сопоставляет его с фотографией в базе данных. В некоторых китайских городах система интегрирована и позволяет гражданам с высоким уровнем социального рейтинга быстро пройти на станцию без процедуры досмотра. Не знаю, хорошо это или плохо.

«Любой IT-проект в Белоруссии делается с прицелом на экспорт — свой рынок слишком маленький»

— Где вы берете специалистов для такой сферы деятельности?

— Она интересна для молодых специалистов. Сейчас в Москве и в Белоруссии есть школа, которая создает в потоковом режиме специалистов по искусственному интеллекту. В Москве открыта школа «Яндекса» по искусственному интеллекту. В Белоруссии тоже гигантское количество проектов международного уровня, где создаются технологии для искусственного интеллекта. То есть на постсоветском пространстве существует два центра, где готовят критическую массу специалистов, необходимую для запуска новых проектов.

— Почему Бел о рус сия вырвалась вперед в IT-сфере?

— Белоруссия интересна тем, что при сравнительно небольшом населении айтишников там достаточно много. Любой IT-проект там начинается с прицелом на экспорт, потому что свой рынок очень маленький и на нем невозможно ничего заработать. Все айтишные компании создаются сразу с прицелом на мировой масштаб. Это отличает их от России. В России многие компании начинают локально и часто остаются на таком уровне, потому что потом стать глобальной компанией уже сложно.

Белоруссия интересна тем, что при сравнительно небольшом населении айтишников там достаточно много. Любой IT-проект там начинается с прицелом на экспорт, потому что свой рынок очень маленький и на нем невозможно ничего заработать

— Какие неожиданные результаты вы получили в своей работе?

— Сегодня нейросети при решении специализированных задач уже превосходят возможности человеческого интеллекта. Например, в части распознавания лиц и номерных знаков — уже несколько лет нейросети распознают их лучше, чем человек. Не говоря уже о том, что компьютер не устает, не теряет фокус и так далее. Нейросети обучаются на гигантских массивах данных, которые сам человек не способен переварить. Миллионы лиц прокачиваются через нейронную сеть, когда она обучается. За счет этого достигаются интересные результаты.

Например — чтение по губам для людей с ограничениями по слуху. Это вроде суфлера, который позволяет им понять, что происходит в телепередаче, где нет субтитров, или во время встречи. То есть можно распознавать речь и превращать ее в текст по движению губ. Еще пример — персональный фитнес-тренер. Приложение ставится на устройство и показывает упражнения для фитнеса. Когда пользователь начинает выполнять упражнение, то регистрируются все ошибки. При этом прецизионно измеряется, как двигаются узловые точки человеческого тела, и считается количество правильных и неправильных повторов. Эти данные используются для мотивации того, кто занимается. Вся статистика собирается и можно устраивать соревнования и челленджи.

Наталия Антропова, фото kipod.ru

ТехнологииIT