ГК «Росводоканал» и партнеры внедряют ИИ и роботов для мониторинга трубопроводов

ГК «Росводоканал», Группа «Полипластик» и НИУ МГСУ объединили усилия в рамках консорциума «Парус» («Предиктивная аналитика и роботизация трубопроводных систем»). Цель альянса — сместить парадигму обслуживания инженерных сетей с реактивного формата «ремонт по факту аварии» на проактивный, основанный на предиктивной аналитике. Проект фактически вырос из инициативы «Роботруба», задача которой — создать экосистему для интеллектуального мониторинга состояния инфраструктуры.

Архитектура решения: данные, робототехника и ИИ

Технологический фундамент «Паруса» строится на трех компонентах: аппаратных средствах сбора данных, математических моделях прогнозирования и подготовке отраслевых специалистов. Проще говоря, проект предполагает создание подвижных робототехнических платформ, которые будут обследовать трубопроводы изнутри, передавая телеметрию в режиме реального времени.

Интеграцией этих данных в управленческие процессы займется «РВК.Цифровые решения». Компания выступает в роли инфраструктурного оператора, предоставляя доступ к историческим массивам данных о работе сетей. Это необходимо для обучения алгоритмов машинного обучения: на практике это значит, что ИИ будет искать корреляции между состоянием труб и вероятностью возникновения критических дефектов. Результаты обучения пройдут валидацию в реальных рыночных условиях на пилотных участках сетей, обслуживаемых «Росводоканалом».

Роли участников и технологический стек

За аппаратную часть отвечает компания «Полицифра», входящая в структуру «Полипластика». Ее задача — разработка роботизированных комплексов для внутритрубной диагностики, интегрированных с ML-моделями для первичной обработки данных. Если коротко, робот не просто делает «фото» внутреннего состояния трубы, а классифицирует дефекты и износ в процессе движения.

НИУ МГСУ берет на себя научную координацию и методологическое обеспечение проекта, курируя дорожную карту «Роботрубы». Университет обеспечивает интеграцию академических исследований в прикладную плоскость, разрабатывая научные модели прогнозирования, которые затем трансформируются в цифровые двойники или алгоритмы принятия решений для эксплуатирующих служб.

Ожидаемый результат внедрения системы — снижение аварийности на объектах ЖКХ и промышленных предприятиях до 50%. Автоматизированный мониторинг состояния труб позволит ресурсоснабжающим организациям более эффективно распределять бюджеты на капремонт, основываясь не на нормативных сроках службы, а на объективных данных о степени износа конкретных сегментов инфраструктуры.