МТС первой в России разработала и запустила собственную геоплатформу для создания и обновления цифровых 3D-карт местности при помощи обработки спутниковых снимков генеративным искусственным интеллектом на основе нейросети.
Нововведение позволит точнее и оперативнее выбирать места установки базовых станций. Благодаря этому вырастет качество услуг мобильной связи и эффективность инвестиций в развитие инфраструктуры.
Ранее МТС закупала обновленные цифровые карты у внешних поставщиков, а специалисты визуально оценивали топографические изменения местности и застройки на основе спутниковых данных, затем вручную вносили изменения в цифровые модели местности. На это уходило слишком много времени, а теперь оно должно кратно сократиться.
ИИ поможет ускорить весь процесс: спутниковые снимки высокого разрешения автоматически подаются обученной нейросети, которая за секунды выполняет большой объем работ по визуальному анализу и трехмерной идентификации объектов. Как отмечают в компании, векторизация изображенных объектов ускоряется почти в 10 раз.
Планирование новой сети или модернизация существующей начинается с тщательного расчёта радиопокрытия на основе цифровых карт местности, в которых учитывается рельеф, особенности застройки и места концентрации абонентов. Даже там, где сеть работает давно, эти параметры должны учитываться при анализе текущей и будущей потребности в покрытии и емкости сети. Чтобы повысить эффективность радиопланирования, мы на начальном этапе выбрали более 460 городов с численностью свыше 50 тысяч жителей, где геоданные требуют постоянного обновления и-за изменения городского ландшафта, транспортных потоков и миграции населения.
Толчком к созданию геоплатформы послужил успешный пилотный проект, проведенный в 2021-2022 годах. Теперь высокотехнологичный и непрерывный процесс обновления цифровых карт повысит точность планирования сети МТС в масштабах России, а также улучшит смежные-бизнес процессы, которые требуют картографических расчётов. А это означает не только повышение качества наших услуг и расширение экосистемы, но и увеличение отдачи от инвестиций в развитие цифровой инфраструктуры.
— директор департамента сети радиодоступа МТС Алексей Маслянкин
Для наглядности: специалист в картографическом ПО тратит на обработку изображения одного здания около 33 секунд, а нейросеть — 3-4 секунды. Алгоритмы автоматически оценивают высоту зданий и их конфигурацию по теням или видимым частям стен для построения 3D-модели.
9 комментариев