«Цифровой двойник Москвы»: как 3D-моделирование и искусственный интеллект изменили управление городом

С 2019 года работает «Цифровой двойник Москвы» — уникальная платформа, которая помогает планировать строительство жилых, промышленных и социальных объектов, принимать управленческие решения и контролировать ход реализации значимых городских проектов. О том, как она устроена и почему сегодня стала незаменимым инструментом управления столицей, — в материале mos.ru.

Как устроен «Цифровой двойник Москвы»

«Цифровой двойник Москвы» — точная 3D-копия (фотограмметрическая модель) территории столицы в виртуальной реальности, на которую нанесены все сети инженерных и транспортных коммуникаций. Чтобы создать ее, потребовалось более 12 миллионов фотографий всей территории города, сделанных под разным углом с воздуха и земли. Каждый год снимки полностью обновляются, чтобы поддерживать фотограмметрическую модель в актуальном состоянии.

Фотограмметрическую модель дополняют пять тысяч аналитических слоев с массивами данных по всем сферам жизни города, которые обновляются в режиме реального времени. Также в платформе находится архив панорам 13 тысяч километров всей территории Москвы с 2013 года, которые позволяют не только просматривать актуальные и ретроспективные изображения города, но и проводить высокоточные измерения.

«Цифровой двойник Москвы» — собственная разработка столицы, основанная на свободно распространяемом программном обеспечении.

Как применяется «Цифровой двойник Москвы»

Именно «Цифровой двойник Москвы» — ключевой инструмент принятия градостроительных решений и планирования развития. Одной из основных функций платформы является возможность встраивать в фотограмметрическую модель 3D-копии проектируемых зданий, сооружений и любых других трехмерных объектов города. Это позволяет еще на этапе принятия решения о строительстве оценить, как постройка впишется в архитектуру города и какую нагрузку создаст на инфраструктуру, спланировать транспортную доступность. «Цифровой двойник Москвы» помогает принимать взвешенные градостроительные решения и выбирать оптимальное место для строительства, учитывая не только текущую ситуацию, но и перспективу развития города.

Многие проекты, хорошо знакомые каждому москвичу, были предварительно смоделированы в «Цифровом двойнике Москвы». В него уже встроено три тысячи зданий, в том числе новый кластер «Ломоносов».

Платформу активно используют на разных этапах реализации программы реновации — от моделирования эффективного использования пространства и новых точек притяжения в районах до оперативного контроля строительных работ с помощью видео с городских камер и квадрокоптеров.

Также «Цифровой двойник Москвы» помогает планировать проекты комплексного развития территорий. Платформа позволяет разместить на 3D-копии сразу весь комплекс будущих строений, чтобы спланировать застройку целого микрорайона. А переключаясь между слоями, можно посмотреть, как территория выглядела раньше и как изменится ее облик после завершения строительства.

Встроенные в «Цифровой двойник Москвы» инструменты аналитики позволяют заранее смоделировать, как то или иное решение отразится на жизни города. Например, в 2020 году именно эта функция помогла принять решение о проведении реконструкции Большого Каменного моста без полного перекрытия движения по нему.

Большой Каменный мост полностью открыт после капитального ремонта

С 2022 года в «Цифровом двойнике Москвы» развиваются динамические слои, которые позволяют на основе данных с движущихся устройств отображать более восьми тысяч единиц городской техники прямо на 3D-копии города. Сейчас платформу уже активно используют для контроля вывоза отходов строительства и сноса, движения городского общественного транспорта и выполнения работ в сфере ЖКХ.

Как искусственный интеллект помогает развивать «Цифровой двойник Москвы»

Развивать «Цифровой двойник Москвы» помогают технологии искусственного интеллекта. Например, для создания 3D-модели города применяются сразу три алгоритма. Они отвечают за улучшение детализации, проведение цветокоррекции исходных фотографий и удаление с фотоснимков отдельных объектов, которые могут затруднять работу, например автомобилей.

Помимо этого, искусственный интеллект позволил вывести на 3D-модель Москвы видео с некоторых камер городской системы видеонаблюдения. Эта функция позволяет точно определить зоны покрытия территории камерами, чтобы оценить, насколько эффективно они справляются с задачей обеспечения безопасности горожан.