Создан цифровой двойник населения России с использованием нейросетей

Создана цифровая программа двойник населения России Интернет сервис объединяет и анализирует с помощью нейросетей данные о жителях российских населенных пунктов

Самарские ученые разработали цифровой двойник населения России Цифровой двойник населения России разработали ученые Самарского университета им Королёва и специалисты самарской компании САМИС Разработка представляет собой электронный интернет сервис объединяющий и анализирующий с помощью нейросетей различные актуальные данные о населении городов поселков районов и сел нашей страны volga news article 767959 html Фото Олеся Орина

Интернет сервис с помощью нейросетей анализирующий данные о жителях регионов городов посёлков и районов создали самарские учёные Использовать его планируется для прогнозирования изменений в демографии инфраструктуре и экономической ситуации Система обрабатывает информацию из официальных источников и баз данных при этом все они обезличены и не привязаны к конкретным жильцам В её основе электронный сервис Робот картограф создающий цифровые профили территорий и объектов благодаря искусственному интеллекту и геоданным Технологии цифрового двойника позволяют нам немного заглянуть в будущее спрогнозировать варианты развития той или иной территории примерно лет на пять вперед Сервис поможет в работе региональным и муниципальным планировщикам экспертам по градостроительству специалистам управлений по социальной политике рассказал руководитель направления геоданных Самарского университета им Королёва и компании САМИС Андрей Чернов Наука рф Десятилетиенауки

Дайджест Цифрового Строительства На базе робота картографа в Самарском университете создали цифрового двойника населения России Роботы помогают в уборке городов и демонтаже конструкций Крановщики смогут поменять работу на высоте на кресло в офисе к 2030 году Опубликован рейтинг умных городов Ученые создали карту всех зданий на Земле на фото digitalbuild дайджест

Карта сервисной робототехники 2025 Аналитики RoboJobs при участии НАУРР и Корпорации роботов представили обновлённую карту отечественных компаний сервисной робототехники В сегменте строительства и демонтажа 16 компаний Это решения для демонтажных работ подземного строительства мониторинга стройплощадок 3D печати и разметки пола По сравнению с прошлым годом 3 компании в списке хотя относительно 2021 го их стало меньше на 3 ИЖС

Компании АПК вошли в карту сервисной робототехники 2025 Сервис RoboJobs в партнерстве с НАУРР и Корпорацией роботов выпустили карту компаний сервисной робототехники по состоянию на 2025 год В список вошло 37 компаний предлагающих различные робототехнические решения для сельского хозяйства Из них 29 из области растениеводства и общего сельского хозяйства и 8 из области животноводства Прогресс колоссальный Всего год назад таких компаний было 23 16 растениеводство и 7 животноводство А в 2021 году на карте были отмечены 22 компании 19 растениеводство и 3 животноводство На карте есть и всем известные названия такие как Ростсельмаш Cognitive и GEA но встречаются и относительно новые имена еще недавно считавшиеся стартапами с негарантированным успехом Агрономика

Создана цифровая программа которая с помощью нейросетей анализирует данные о населении России Об этом сообщили в пресс службе Самарского университета им Королева В систему вошло не только жители городов но и небольших поселков Программа дает возможность составлять прогноз развития населенных пунктов Подпишись на ТАСС Наука

На базе робота картографа в Самарском университете создали цифрового двойника населения России Исследователи из Самары разработали цифровой сервис объединяющий и анализирующий при помощи нейросетей сведения о жителях населенных пунктов России от небольших поселков до крупных городов Решение позволяет прогнозировать демографическое экономическое инфраструктурное развитие территории объяснили в Самарском университете имени Королева Они разработали цифрового двойника совместно с компанией Самис Сервис может обрабатывать данные из официальных источников и баз как общие по региону так и конкретные по каждому дому Моделирование в границах отдельных зданий дает новые возможности для глубокого анализа и принятия более точных управленческих решений по развитию территории К системе подключены 85 регионов России Решение работает на базе технологий электронного сервиса Робот картограф digitalbuild цифровыедвойники роботы

Создана цифровая программа двойник населения России Цифровой двойник населения России разработали ученые Самарского университета имени Королева и специалисты самарской компании Самис Разработка представляет собой электронный интернет сервис объединяющий и анализирующий с помощью нейросетей различные актуальные данные о населении городов поселков районов и сел нашей страны сообщили в пресс службе Самарского университета имени Королева Проект реализован в рамках сотрудничества с Центром компетенций НТИ Геоданные и геоинформационные технологии созданным на базе Московского государственного университета геодезии и картографии МИИГАиК Система работает на базе технологий созданного ранее учеными университета и компании Самис электронного сервиса Робот картограф который создает с помощью искусственного интеллекта и геоданных цифровые профили территорий и объектов Нейросетевой сервис дает возможность прогнозировать развитие того или иного населенного пункта в зависимости от происходящих или ожидаемых изменений в разных сферах Например можно делать прогноз изменения демографической экономической инфраструктурной ситуации Подпишитесь на Электричку

В России разработан цифровой двойник населения Компьютерра Ученые Самарского университета имени Королева и специалисты компании САМИС разработали цифровой двойник населения России Это электронный интернет сервис который объединяет и анализирует с помощью нейросетей различные актуальные данные о жителях городов поселков районов и сел страны Система обрабатывает информацию в масштабе от целого региона до отдельного дома Все данные обезличены и не привязаны к конкретным людям Разработка позволит прогнозировать будущее развитие того или иного населенного пункта исходя из происходящих и ожидаемых изменений в экономике демографии инфраструктуре