img
img20 февраля 2024 в 16:25

«МТС» разработала ИИ-решение, которое призвано оптимизировать инвестиции в инфраструктуру связи

Компания «МТС» запустила собственную геоплатформу для создания и обновления цифровых 3D-карт местности при помощи обработки спутниковых снимков генеративным искусственным интеллектом на основе нейронной сети. Решение оператора позволит более точно и оперативно выбирать места установки базовых станций, что повысит эффективность инвестиций в развитие инфраструктуры.

Компания «МТС» запустила собственную геоплатформу для создания и обновления цифровых 3D-карт местности при помощи обработки спутниковых снимков генеративным искусственным интеллектом на основе нейронной сети. Решение оператора позволит более точно и оперативно выбирать места установки базовых станций, что повысит эффективность инвестиций в развитие инфраструктуры.

В процессе эксплуатации и модернизации мобильной сети специалисты «МТС» создают цифровую модель радиопокрытия с использованием точных и актуальных цифровых карт местности, в которых должны учитываться все факторы, влияющие на распространение сигнала и количество абонентов в локациях. К таким факторам относятся появление новых жилых кварталов и высотных зданий, социальных, торговых и спортивных объектов, индустриальных зон, а также развитие транспортной инфраструктуры и изменение природного ландшафта.

Ранее «МТС» закупала обновленные цифровые карты у внешних поставщиков, специалисты компании визуально оценивали топографические изменения местности и застройки на основе спутниковых данных, затем вручную вносили изменения в цифровые модели местности. Это был длительный, трудоемкий и затратный процесс.

С запуском геоплатформы актуальные спутниковые снимки автоматически подаются на вход обученной на картографический анализ нейронной сети, которая выполняет большой объем работ по визуальному анализу и трехмерной идентификации объектов. В итоге один из самых трудозатратных процессов при обработке картографической информации — векторизация изображенных объектов — ускоряется почти в десять раз. Если специалист в картографическом ПО тратит на обработку изображения одного здания около 33 секунд, то в нейронных сетях этот процесс занимает 3–4 секунды. При этом алгоритмы нейронных вычислений автоматически оценивают высоту зданий и их конфигурацию по теням или видимым частям стен для построения 3D-модели, говорится в сообщении.

Ранее «Телеспутник» писал, что отечественные операторы ускорили расширение инфраструктуры связи.

Читайте также

Похожие материалы

Как изменится рынок светотехники в 2026 году: обязательная цифровая маркировка и борьба с контрафактом

22.12.2025

Эксперт: плата за международный трафик снизит использование нейросетей в России

22.05.2026

Спрос на мобильный интернет и дополнительные сервисы стал трендом в российском телекоме

07.01.2025

Георгий Левин («МикроЭМ Технологии»): производители электроники не защищены в конкуренции с Китаем

17.06.2026

Итоги четверти века: как франшизы изменили мировой кинобизнес и что будет дальше

26.01.2026

Популярные статьи

Подписка на рассылку

Подпишитесь на рассылку, чтобы одним из первых быть в курсе новых событий

Выбор редакции