Портфель ИИ Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России
Образование · 17 июня 2026 г.
Краткий обзор ИИ в проекте «Цифровой — 17 июня 2026 г. в 15:23:16.098
Краткий обзор ИИ в проекте «Цифровой пожарный гарнизон» «Цифровой пожарный гарнизон» — ГИС МЧС России на платформе «ГосТех», которая автоматизирует управление силами и средствами пожарно‑спасательных подразделений. ИИ здесь не выступает как отдельная система, а реализуется через аналитические и автоматизированные модули. Ключевые функции ИИ и смежных технологий Автоматическое назначение подразделений. По координатам и параметрам вызова система определяет, какие силы и техника ближе и подходят по рангу пожара. Это похоже на работу алгоритмов маршрутизации и оптимизации, где ИИ помогает быстро выбрать оптимальный вариант. Построение маршрутов с учётом обстановки. ИИ-подобные алгоритмы прокладывают путь с учётом пробок, перекрытий и особенностей местности, чтобы сократить время прибытия. Аналитика и дашборды. На основе данных о происшествиях, ресурсах гарнизонов и инфраструктуре (источники водоснабжения, зоны ответственности) система формирует сводки и прогнозы нагрузки. Это работа BI и предиктивной аналитики, часто на базе ML. Интеграция и обогащение данных. Система получает сведения из «Системы‑112», ГИС ЖКХ, АИУС РСЧС и других источников. ИИ помогает сопоставлять разнородные данные, выявлять дубли и заполнять пробелы. Проверка и валидация данных. Ввод информации идёт через веб‑формы с форматно‑логическим контролем (ФЛК). Это не «умный» ИИ, но автоматизация, которая снижает ошибки и ускоряет сбор сведений о составе сил и средств. Картографическая аналитика. Единая электронная модель расписания и зон ответственности в картографическом виде позволяет автоматически проверять конфликты на границах гарнизонов. Здесь используются геоаналитические алгоритмы, близкие к ИИ‑инструментам. Поддержка принятия решений для руководителя тушения. Система собирает расширенную информацию об объекте (тип здания, наличие опасных веществ, расположение гидрантов), что помогает быстрее оценить риски. Часть таких подсказок может строиться на ML‑классификаторах по истории аналогичных объектов. Эффект и цели За счёт этих решений проект должен: сократить время приёма вызова, принятия решений и прибытия сил; позволить диспетчерам одновременно вести до восьми инцидентов; минимизировать риски для пожарных и повысить шансы на спасение людей; оптимизировать использование техники и личного состава