В Москве создадут нейросеть для обработки показаний счетчиков на воду

Москвичам предложили фотографировать свои счетчики на воду, чтобы принять участие в эксперименте, который проводит столичный департамент информационных технологий. Адресные приглашения принять участие в эксперименте получат более 50 тыс. активных пользователей городских сервисов и порталов, сообщает сайт столичной мэрии.

Эксперимент необходим для создания алгоритма, который в будущем может упростить передачу показаний приборов учета воды и других бытовых счетчиков на основе нейронных сетей, уточняется в публикации на портале мэрии.

Планируются, что до конца текущего года нейросеть сможет научиться безошибочно, быстро и точно распознавать показания счетчиков по фотографиям. Для проведения эксперимента столичное ИТ-ведомство просит горожан отправлять фото с реальными показаниями приборов учета горячей и холодной воды на страницу проекта (для прикрепления фото не нужна регистрация.). «Для обучения нейросети нужно как минимум 10 тыс. фотографий счетчиков. Без помощи граждан собрать такую внушительную базу не удастся», — говорится в публикации.

После завершения обучения нейросеть будет способна распознавать цифры на любых снимках, которые может различить человеческий глаз, независимо от их качества, разрешения камеры, уровня освещенности и угла съемки, сообщается на mos.ru. В дальнейшем на базе этой нейросети может появиться сервис, который позволит не вводить данные счетчиков вручную — для оплаты счетов достаточно будет прислать фотографии приборов учета в Единый информационно-расчетный центр.

Нейронная сеть — самообучающаяся компьютерная программа, состоящая из миллионов нейронов, которые учатся и ведут себя аналогично нейронам в человеческом мозгу, говорится на сайте robot.mos.ru. Каждый из нейронов работает с маленькой частью поступающей информации и выполняет простейшую функцию. Но вместе им под силу справиться с очень сложными задачами, например разобрать буквы, цифры или звуки. Уже сейчас нейронные сети используются во многих сферах жизни — при прогнозировании погоды, загруженности дорог, оценке изношенности инфраструктуры, диагностике заболеваний, распознавании видео, аудио, фотографий, символов и подписей.