[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"$f8zVx9j_h8dpWWSPHEcgnfoDIPRhbuehhhnmgBDHHGA0":3},{"article":4,"related":20},{"title":5,"slug":6,"dek":7,"body":8,"cover":9,"type":10,"reading_minutes":11,"published_at":12,"category":13,"author":15},"МТС запустила в Красноярске систему экомониторинга на основе ИИ","mts-zapustila-v-krasnoyarske-sistemu-ekomonitoringa-na-osnove-ii-73232","Платформа анализирует данные с датчиков, спутников и метеостанций для прогнозирования загрязнения воздуха.","МТС развернула в Красноярске систему экологического мониторинга на основе [искусственного интеллекта](\u002Farticle\u002Fmws-ai-i-rossijskaya-gosudarstvennaya-biblioteka-razrabotayut-ii-platf-75035). Платформа собирает данные с датчиков, спутников и метеостанций, чтобы прогнозировать уровень загрязнения воздуха.  \n\nСистема анализирует 15 параметров, включая концентрацию вредных веществ, температуру и влажность. Алгоритмы обрабатывают информацию в реальном времени и строят карты загрязнений с точностью до 95%.  \n\nПлатформа предупреждает о превышении норм за 3–6 часов до критического уровня. Это позволяет городским службам оперативно реагировать — например, регулировать транспортные потоки или останавливать производства.  \n\nКрасноярск стал первым городом, где тестируют технологию. В МТС заявили, что до конца года подключат ещё пять промышленных центров. Инвестиции в проект составили 120 млн рублей.  \n\nРазработчики используют открытые алгоритмы машинного обучения, но дообучают их на локальных данных. Система учитывает особенности местных предприятий и погодных условий.  \n\nЭксперты отмечают, что подобные решения снижают затраты на экоконтроль на 40% по сравнению с ручными замерами. Власти Красноярска уже используют [прогнозы системы](\u002Farticle\u002Fgoogle-obnaruzhil-poddelnoe-foto-makkonnella-s-pomoschyu-detektora-dip-44449) для планирования градостроительных проектов.","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002Fab13ef7a-ee36-40c0-9d43-2097d8c26978","news",2,"2026-07-09T05:00:32.000Z",{"name":14},"Инструменты",{"name":16,"slug":17,"role":18,"bio":19},"Кирилл Иванцов","kirill-ivancov","редактор","Отвечает за инфраструктуру, железо и безопасность ИИ. Объясняет, почему модель в лаборатории и модель в проде ведут себя по-разному.",[21,27,33],{"title":22,"slug":23,"cover":24,"reading_minutes":11,"published_at":25,"category":26},"Больше половины российских аграриев используют ИИ, но не доверяют ему","bolshe-poloviny-rossijskih-agrariev-ispolzuyut-ii-no-ne-doveryayut-emu-89430","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F5a6ebfc0-02ab-48bb-9c57-15b2da94aafc","2026-07-09T09:30:30.000Z",{"name":14},{"title":28,"slug":29,"cover":30,"reading_minutes":11,"published_at":31,"category":32},"Владельцы умных камер Яндекса могут спрашивать Алису о происходящем в кадре","vladelcy-umnyh-kamer-yandeksa-mogut-sprashivat-alisu-o-proishodyaschem-87705","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F807a4655-4efc-43f2-89aa-15cac248c820","2026-07-09T09:01:45.000Z",{"name":14},{"title":34,"slug":35,"cover":36,"reading_minutes":11,"published_at":37,"category":38},"Половина российских компаний сталкивается с утечками данных через ИИ-инструменты","polovina-rossijskih-kompanij-stalkivaetsya-s-utechkami-dannyh-cherez-i-85832","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F1811f241-0449-46ea-8a2f-083220e89f0d","2026-07-09T08:30:32.000Z",{"name":14}]