Эттон: Нейросеть для моделированию маршрутов транспортировки отходов

Продукт
Название базовой системы (платформы): Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики: Эттон (Etton), Институт искусственного интеллекта Университета Иннополис
Дата премьеры системы: 2021/12 (анонс разработки)
Отрасли: ЖКХ, сервисные и бытовые услуги
Технологии: Интернет вещей Internet of Things (IoT)

Содержание

Основные статьи:

2024: Включение в Реестр российского программного обеспечения

Информационная система для оптимизации транспортных затрат и моделирования потоков раздельно собранных отходов с использованием технологий искусственного интеллекта, вошла в Реестр российского программного обеспечения. Об этом разработчик сообщил 16 июля 2024 года.

Система оптимизирует затраты на перевозку раздельно собираемых твердых коммунальных отходов. Для этого она учитывает данные с датчиков, размещенных в мусорных баках, и с датчиков загрузки самосвалов, прогнозирует время их полного заполнения и прокладывает оптимальные маршруты.Международный конгресс по anti-age и эстетической медицине — ENTERESTET 2026

Для работы ИИ использует такие данные как вид отходов, их морфологический состав до и после сортировки, объем, массу, тип транспортных средств, мощности объектов обработки отходов, длину транспортных плеч и другие переменные взаимозависимые параметры.

«
Рад отметить, что это уже 18 по счету решение «Эттон», вошедшее в реестр отечественного ПО. Мы продолжаем придерживаться стратегии создания импортонезависимых отраслевых продуктов для экологии, нефтегазового сектора, государственных и корпоративных информационных систем и остаемся востребованы в этих направлениях, – прокомментировал Ефим Климов, генеральный директор ГК «Эттон».
»

2021: Разработка технологии на базе ИИ для отрасли обращения с отходами

Проект команды «Эттон» по моделированию маршрутов транспортировки отходов с помощью технологии искусственного интеллекта получит субсидию Минпромторга России. Предложенное компанией решение позволит оптимизировать затраты на транспортировку раздельно собранных отходов. Проект будет реализован совместно с Институтом искусственного интеллекта Университета Иннополис. Об этом 10 декабря 2021 года сообщили в группе компаний «Эттон».

С ростом осознанности населения в экологических вопросах и популяризации раздельного сбора отходов, контейнерные площадки будут оснащаться возможностью раздельного сбора полезных компонентов твердых коммунальных отходов, таких как стекло, пластик, упаковка (картон) и т.д.

Когда мусор будет сортироваться не по двум фракциям, а по всем существующим типам фракций, появится реальная потребность вывоза отходов по мере наполняемости контейнеров. С какой периодичностью освобождать контейнеры с батарейками, а с какой - контейнеры с пластиком? Как построить маршруты спецтранспорта с учетом разной наполненности контейнеров? Ответы на эти вопросы можно будет получить с помощью нейросети, которая позволит обработать данные, выстроить электронную модель для разных этапов обращения раздельно собираемых отходов. Технология ИИ поможет решить проблему обработки параметров, которые сложно спрогнозировать в условиях раздельного сбора ТКО существующими математическими методами и аппаратными средствами.

По словам генерального директора «Эттон» Ефима Климова, разработка позволит снять технологический барьер в вопросе раздельного сбора и обработки мусора, потому что пока ни рынок, ни нормативная база не готовы к этому. Наличие системы, понимание механики её работы позволит приблизить раздельный сбор и обработку мусора и ускорить её внедрение, убежден топ-менеджер.

Для работы ИИ будет использовать такие данные, как вид отходов, их морфологический состав до и после сортировки, объем, массу, тип транспортных средств, мощности объектов обработки отходов, длину транспортных плеч и другие переменные взаимозависимые параметры.

«
«Система будет учитывать данные с датчиков в мусорных баках и данные с датчиков загрузки самосвалов и прогнозировать время их полного заполнения. За счет этого можно будет оптимально проложить маршруты с наименьшими затратами: например, система спрогнозирует, что через 30 минут будут заполнены дополнительно 8 баков, а сейчас заполнен только один, поэтому необходимо выехать позже на 15 минут», — рассказал аналитик Института искусственного интеллекта Университета Иннополис Илья Иванов.
»

Конкурс проводился Минпромторогом России с целью стимуляции создания и развития производства высокотехнологичной промышленной продукции с использованием цифровых платформ и программных продуктов. Данное мероприятие реализуется в рамках госпрограммы по содействию проведению научных исследований и опытных разработок в гражданских отраслях промышленности.

Смотрите также



СМ. ТАКЖЕ (1)


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2023 год
2024 год
2025 год
Текущий год

  ИндаСофт (102)
  Мобильные ТелеСистемы (МТС) (59)
  М2М телематика (45)
  Цифра (42)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (35)
  Другие (613)

  Simetra (ранее А+С Транспроект) (4)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3)
  Цифра (3)
  Юникорн (3)
  МегаФон (2)
  Другие (22)

  Simetra (ранее А+С Транспроект) (13)
  Цифра (3)
  Искра Технологии (2)
  Мобильные ТелеСистемы (МТС) (2)
  Softline (Софтлайн) (2)
  Другие (19)

  Simetra (ранее А+С Транспроект) (5)
  Первый Бит (5)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (5)
  Цифра (3)
  Цифровые технологии и платформы (ЦТиП) (2)
  Другие (24)

  Simetra (ранее А+С Транспроект) (1)
  РСТ-Инвент (1)
  Сименс Мобильность (Siemens Mobility) (1)
  Другие (0)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2023 год
2024 год
2025 год
Текущий год

  OSIsoft (1, 108)
  М2М телематика (16, 74)
  Цифра (9, 47)
  Мобильные ТелеСистемы (МТС) (15, 44)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (1, 38)
  Другие (708, 446)

  Цифра (2, 6)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (2, 4)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (1, 4)
  Юникорн (1, 3)
  МегаФон (2, 2)
  Другие (6, 6)

  Simetra (ранее А+С Транспроект) (1, 13)
  Цифра (2, 4)
  Юникорн (1, 2)
  Искра Технологии (1, 2)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (1, 2)
  Другие (14, 13)

  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (2, 5)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (1, 5)
  Первый Бит (1, 5)
  Цифра (2, 3)
  Systeme Electric (Систэм Электрик, СЭ АО, ранее Schneider Electric Russia) (2, 3)
  Другие (16, 15)

  РСТ-Инвент (3, 1)
  Siemens AG (Сименс АГ) (1, 1)
  Микрон (Mikron) (1, 1)
  Simetra (ранее А+С Транспроект) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)

За всю историю
2023 год
2024 год
2025 год
Текущий год

  PI System - 108 (108, 0)
  M2M-Cyber GLX - 51 (50, 1)
  RITM3 - Real time integration transport measurements modelling managemet - 38 (38, 0)
  Цифра: Диспетчер Система мониторинга промышленного оборудования и персонала - 37 (37, 0)
  Росатом Умный город - 33 (33, 0)
  Другие 424

  RITM3 - Real time integration transport measurements modelling managemet - 4 (4, 0)
  Цифра: Диспетчер Система мониторинга промышленного оборудования и персонала - 4 (4, 0)
  Росатом Умный город - 3 (3, 0)
  Ujin OS Платформа для создания умных домов и зданий (ранее MySmartFlat и Sapfir) - 3 (3, 0)
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 2 (2, 0)
  Другие 7

  RITM3 - Real time integration transport measurements modelling managemet - 13 (13, 0)
  Ujin OS Платформа для создания умных домов и зданий (ранее MySmartFlat и Sapfir) - 2 (2, 0)
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 2 (2, 0)
  Искра Технологии: Безопасный город ОС5000 - 2 (2, 0)
  Цифра: Диспетчер Система мониторинга промышленного оборудования и персонала - 2 (2, 0)
  Другие 11

  БИТ.IIoT - 5 (5, 0)
  RITM3 - Real time integration transport measurements modelling managemet - 5 (5, 0)
  Росатом: Инфраструктурная IoT-платформа - 3 (3, 0)
  SystemeHD Программируемые модульные BACnet контроллеры - 2 (2, 0)
  Росатом Умный город - 2 (2, 0)
  Другие 17

  РСТ-Инвент: PuzzleTag RFID-метки - 1 (1, 0)
  MSR 32 - 1 (1, 0)
  RST Bookos RFID-считыватели - 1 (1, 0)
  РСТ-Инвент: TwinTag RFID-метки - 1 (1, 0)
  Другие 0