Моделирование интеллектуальной СУ устойчивым развитием территорий г. Москвы

Актуальность
Устойчивое развитие городской среды требует принятия решений, основанных не только на официальной статистике, но и на реальных запросах и восприятии жителей. При этом органы власти нуждаются в едином инструменте, который бы позволял оперативно собирать, анализировать и интерпретировать разнородные данные — от объектов недвижимости и инфраструктуры до текстовых отзывов граждан и управленческих документов. Особенно актуально это в условиях роста городской плотности, требований к цифровизации управления и необходимости адаптации решений под нестандартные территориальные единицы (например, зоны застройки или транспортного коридора).
Проблема
В существующей системе управления отсутствует комплексный инструмент, который бы: 1) интегрировал разнородные источники данных (открытые, пользовательские, управленческие); 2) позволял анализировать отзывы граждан в больших объёмах с помощью методов искусственного интеллекта; 3) учитывал влияние управленческих и проектных документов (например, стратегии, планы застройки) на развитие конкретной территории; 4) и предоставлял гибкую аналитику вне административных границ. Кроме того, у органов власти нет инструмента, позволяющего прогнозировать развитие территорий и качество городской среды на основе интегральных факторов (социальных, инфраструктурных, экологических и др.).
Цель
Создание интеллектуальной аналитической платформы для органов государственной власти Москвы, которая позволит: 1) собирать и анализировать данные об устойчивом развитии территории; 2) работать с отзывами граждан, выявляя проблемные зоны и точки роста; 3) загружать и анализировать внутренние документы с помощью AI-помощника; 4) формировать управленческие аналитические отчёты и прогнозы по территориям; 5) принимать обоснованные управленческие решения, опираясь на данные и прогнозы.
Задачи
1) Сбор и структурирование открытых и пользовательских данных о недвижимости, инфраструктуре, экологии, транспорте и социальных объектах. 2) Разработка ИИ-модуля анализа текстовых отзывов, включающего:  анализ тональности (Sentiment Analysis) для оценки восприятия объектов и районов населением;  тематическое моделирование (Topic Modeling) для выделения ключевых жалоб и проблем;  анализ динамики восприятия во времени и выявление трендов;  сопоставление субъективных отзывов с объективными показателями по каждому объекту или территории;  формирование агрегированных индикаторов комфортности и рисков для аналитической отчётности. 3) Создание AI-помощника, анализирующего управленческие и проектные документы с точки зрения их влияния на устойчивое развитие территорий, включая:  автоматическое извлечение сущностей и сценариев;  прогнозирование последствий реализации мероприятий;  сравнение предложенных решений с текущей ситуацией. 4) Реализация гибкой пространственной аналитики, позволяющей работать не только по административным районам, но и по пользовательским зонам интереса (радиус от объекта, коридор, буфер, кластер точек и т.д.). 5) Формирование автоматизированных отчётов, сценарных прогнозов и рекомендаций по управлению развитием конкретных территорий. 6) Разработка защищённого интерфейса и API для внутреннего использования в госорганах, с разграничением прав доступа и возможностью масштабирования.
Результат
Интегрированная аналитическая платформа устойчивого развития для государственных органов Москвы, объединяющая разные источники данных и модули анализа.
Партнёры проекта
Московский Политех
***