В России создается государственное хранилище «беспилотных» снимков и видео

Создание государственной библиотеки «беспилотных» снимков и видео в России – это значимый шаг в развитии цифровой инфраструктуры и применении искусственного интеллекта для решения практических задач.

Министр торговли и промышленности Антон Алиханов уже раздал нужные поручения цифровому департаменту ведомства, АНО «Платформе НТИ» и ФЦ БАС.

Зачем нужна такая библиотека?

1. Обучение нейросетей – качественные данные с беспилотников помогут тренировать ИИ для распознавания объектов, анализа ландшафтов и автоматизации процессов.
2. Мониторинг инфраструктуры – контроль состояния дорог, зданий, ЛЭП, трубопроводов.
3. Сельское хозяйство – оценка состояния посевов, прогнозирование урожая, выявление проблемных участков.
4. Градостроительство – планирование застройки, анализ территорий, 3D-моделирование городов.
5. Чрезвычайные ситуации – оперативное обнаружение пожаров, наводнений, последствий стихийных бедствий.
6. Расследование происшествий – анализ ДТП, поиск нарушений в строительстве, экологический мониторинг.

Ключевые вопросы и сложности

• Регулирование доступа: кто сможет загружать и использовать данные?
• Конфиденциальность: как избежать нарушений приватности (например, при съемке частных территорий)?
• Технологическая независимость: акцент на российских ИИ-платформах может создать сложности, если отечественные аналоги уступают зарубежным.
• Сроки и бюджет: пока проект оценивается в 70–150 млн рублей, но реальная стоимость может вырасти.

Альтернативы и конкуренция

Проект «Платформа геопространственной осведомленности» (разработка «МТ-Лаб») уже получил грант Фонда НТИ и должен быть готов к 2026 году. Он охватывает не только данные с дронов, но и спутниковые снимки, информацию с датчиков.

Платформа может работать с данными любого типа. Например, с данными со спутников, дистанционного зондирования Земли любых типов, мобильных и стационарных зондов.

Вывод

Если библиотека будет реализована, она станет мощным инструментом для бизнеса, госструктур и науки. Однако успех зависит от качества данных, удобства платформы и скорости внедрения ИИ-алгоритмов.

Пока проект на стадии проработки, но его потенциал огромен – особенно в условиях импортозамещения и цифровизации экономики.