2023 жылдың 23 қарашасында азаматтық құрылыс жобасының жетекшілері, соның ішінде ISSAI зерттеушілері, серіктестер және шақырылған сарапшылар профессор Ферхат Карачаның жетекшілігімен «Үлкен деректер мен жасанды интеллект арқылы құрылыс индустриясындағы айналмалы экономиканы индекстеу» жобасы бойынша зерттеу кездесуіне қатысты.
Кездесуде құрылыс секторындағы инновацияларды ынталандыратын негізгі бағыттар бойынша жобаның барысы талқыланды:
Құрылыс секторындағы айналмалы экономикаға мүдделі тараптардың көзқарасын зерттеу: Әлеуметтік медиа дискурстың табиғи тілді өңдеу бойынша талдауы: озық AI және NLP әдістерін қолдана отырып, біз құрылысқа айналмалы экономика принциптерін кіріктіру туралы мүдделі тараптардың көзқарастарын зерттедік. Біздің нәтижелер 54% оң, 28% бейтарап және 18% теріс пікірлерді анықтады. Инновациялық онлайн құрал саясатты дамыту және тұрақты болашаққа қарай саланың өсуі үшін маңызды ақпаратты ұсына отырып, пікірлерді жүйелейді.
Құрылыс секторындағы айналмалы экономика және қалалардың тұрақтылығы: зерттеу қашықтықтан зондтау және ГАЖ көмегімен жер сілкінісінен кейінгі жолдардың бітелуін бағалау арқылы айналмалы экономиканы қалалық тұрақтылықпен байланыстырады. Ол тосқауылдарды анықтау әдістемесін ұсынады, төтенше жағдайларды жоюдың тиімсіздігін көрсетеді. Бұл құрал қаланы жоспарлаушылар мен саясаткерлерге қалаларды болашақ сейсмикалық дүмпулерден қорғауға көмектеседі.
Құрылыс индустриясындағы айналмалы экономиканы индекстеу: спутниктік суреттерді пайдалану арқылы құрылыс алаңдарына түсініктеме беру: 45 түрлі қалалардың жоғары ажыратымдылықтағы спутниктік суреттерін пайдалана отырып, бұл зерттеу қалалық тұрақтылықты индекстеу үшін құрылыс алаңдарын анықтайды. CVAT.ai сайтында оқытылған модераторлардың қолмен жасалған бастапқы аннотациясы құрылыс алаңдары және олармен байланысты объектілерді анықтауға қабілетті машиналық оқыту моделін әзірлеуге бағытталған, осылайша қаланы зерделеу мен тұрақты дамуына көмектеседі.
Сонымен қатар, машиналық оқыту моделі ең алдымен 17 873 нысанның деректер жиынтығынан құрылыс негіздерін анықтауға бағытталған. Бастапқы тестілеу 20% дәлдікті көрсетті, жаттығу жиынтықтары 30% дейін жақсартуды көрсетті. Айта кетейік, тестілеу кезінде модель модератор жіберіп алған нүктені анықтап, дәлдіктің жоғарылау мүмкіндігін көрсетті.