Кадр с камеры Астаны. Карточка инцидента — демонстрация интерфейса диспетчера.
О проекте рассказывали
Meta Llama Accelerator
Министерство ИИ и цифрового развития РК
Astana Innovations
BAITC
Digital Bridge 2025
Атырауский университет им. Х. Досмухамедова
Партия «Amanat»
Службы узнают о проблеме последними
Сегодня дорожная ситуация в Астане доходит до диспетчера через звонки жителей. Пока звонок принят и техника найдена, лёд уже стал травмой, а лужа — перекрытым проспектом. Единой картины в реальном времени нет.
16 000+
жителей пострадали от гололёда за одну зиму
31 597
ДТП зарегистрировано в 2024 году
60 млн ₸
город теряет на пробках каждый день
40+
единиц спецтехники уходит на одно подтопление проспекта
От кадра до выезда техники — без звонка в диспетчерскую
1
Камера видит
Городские камеры передают видеопоток. Своих датчиков ставить не нужно.
2
Модель распознаёт
Модели YOLOv8, обученные на кадрах Астаны, находят гололёд, снег, воду на дороге и аварии с точностью 95%.
3
Движок IRKT решает, что важнее
Участки ранжируются по угрозе, трафику и погоде: сначала школа и мост, потом двор.
4
Выезжает ближайшая техника
Система подбирает подходящую машину и строит маршрут с учётом пробок. Диспетчер подтверждает одним нажатием.
5
Жители видят в приложении
Где работает техника, какие улицы перекрыты и как объехать. Ассистент на Llama отвечает на вопросы.
Одна платформа для диспетчера и для жителя
Что показал пилот на данных Астаны
Aqyl Jol находит угрозу до первого звонка, выбирает технику и маршрут сам. ЖКХ становится понятным для жителей: видно, кто, где и когда чистит дорогу.
95%
точность распознавания инцидентов моделями, обученными на данных Астаны
30–40%
быстрее реакция коммунальных служб
12%
меньше расход топлива спецтехники
15%
меньше задержек на дорогах
О нас пишут
Октябрь 2025 года: Aqyl Jol проходит Meta Llama Accelerator, выигрывает на Digital Bridge и получает поддержку государства, города и региона.
