На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Царьград

7 224 подписчика

Свежие комментарии

  • Vladimir Vlasov
    Зато в Екатеринбурге суды лояльны к агрессивным подросткам.Десятиклассник на...
  • spss
    это может  быть бесконечно.....русский,  как и еврей, привык выживать везде и всегда.....Гречка или золото...
  • Валентина Литвяк
    Двух полярный мир устойчивее мнооплярного.Пока все следят з...

Нижегородская область: ИИ сократил время реакции на переполнение баков в 2 раза

Глава Министерства цифрового развития и связи Нижегородской области Александр Синелобов представил опыт региона по интеграции технологий искусственного интеллекта в систему государственного управления. О реализованных мерах и достигнутых результатах он доложил на Всероссийском форуме «ИТ‑диалог», прошедшем в Санкт-Петербурге.

В своём выступлении Синелобов подробно описал систему «Единый центр обработки и хранения видеоданных Нижегородской области», в которой используются решения на базе ИИ для мониторинга заполненности контейнеров для твердых коммунальных отходов. По его словам, внедрение нейронных сетей позволило сократить время реакции на переполнение мусорных баков вдвое.

Министр отметил, что в настоящее время в системе государственного управления Нижегородской области эксплуатируется свыше двадцати ИИ‑решений. Нейросети применяются для обеспечения общественной безопасности, обработки обращений граждан, поиска пропавших домашних животных, а также для анализа КТ‑ и МРТ‑снимков в медицинской сфере. По словам докладчика, во всех перечисленных направлениях искусственный интеллект обеспечивает оперативное получение точных результатов и освобождает сотрудников различных ведомств от рутинных операций.

Кроме того, Синелобов рассказал о проекте для оценки состояния дорожной инфраструктуры в Нижнем Новгороде и ряде других населённых пунктов области. Описанная система выявляет дефекты разметки и дорожных знаков, неработающее уличное освещение, выбоины и иные отклонения от нормативного состояния проезжей части.

В докладе также указывалось, что нейросетевые решения используются для мониторинга изменений лесного фонда, противодействия киберугрозам, анализа электронных медицинских карт и решения других задач в рамках цифровой трансформации региональных сервисов.

 

Ссылка на первоисточник
наверх