Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела) Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела) Чужие телевизоры сдавали в аренду ИИ-компаниям и хакерам Чужие телевизоры сдавали в аренду ИИ-компаниям и хакерам Honda догоняет VinFast на рынке электроскутеров Honda догоняет VinFast на рынке электроскутеров Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы

Искусственный интеллект улучшит качество покрытия мобильной сети МТС

🇷🇺 2 мин
Фото Andres Ramirez/pexels.com (CC)

ПАО «МТС» впервые 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 нейронной сети. Решение МТС позволит более точно и оперативно выбирать места установки базовых станций, что улучшит качество услуг мобильной связи и 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 высокого разрешения автоматически подаются на вход обученной на картографический анализ нейронной сети, которая за секунды 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.


«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», — прокомментировал директор департамента сети радиодоступа МТС Алексей Маслянкин.

«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», — подчеркнул Маслянкин.