Предложение для Агентства по охране культурного наследия Республики Дагестан

Мы понимаем вашу специфику

Ваш масштаб задачи не соответствует масштабу ресурсов — и мы строим предложение именно от этого. Дагестан — регион с одной из самых плотных концентраций памятников на Северном Кавказе: Дербент с Нарын-Калой (объект ЮНЕСКО с международной отчётностью), башенные комплексы, мечети и зияраты, разрушающийся под турпотоком Гамсутль, Кала-Корейш, сотни объектов в горных районах, куда инспектор добирается день. Штат надзора — единицы специалистов; объехать все объекты хотя бы раз в год невозможно в принципе, а охранное обязательство сегодня готовится месяцами.

Мы знаем и вашу документальную боль: значительная часть паспортов ОКН — рукописи 1970–80-х, границы многих памятников не внесены в ЕГРН, и без юридически закреплённых границ нарушение не довести до суда. Понимаем и чувствительность материала: мечети и зияраты — действующие святыни живых общин, и работать с ними можно только с их согласия. В сейсмоопасном регионе для многих объектов не существует даже «страховой копии» — это тот риск, который Afina закрывает первым.

На что мы обопрёмся

Обязательный контур уже есть: Единый государственный реестр ОКН, взаимодействие с ЕГРН по границам и зонам охраны, перечни объектов и нормативные документы на dagnasledie.ru. Мы честно видим картину: собственных геоинформационных систем у агентства нет, паспорта — бумага и сканы, внесение границ в ЕГРН отстаёт на годы. Это не препятствие, а точка старта: бесплатные снимки Sentinel-2, открытые инструменты мониторинга наследия, вузовский ресурс республики (ДГТУ, ДГУ) для фотограмметрии и запущенная после дизайн-сессии Сбера региональная ИИ-повестка позволяют агентству получить технологии, которые в одиночку оно не потянуло бы никогда.

Что внедрит Afina

Шесть решений, объединённых одной логикой: заменить физически невозможный объезд тысяч объектов машинным зрением — со спутника, с дрона и с телефона туриста. Каждое сдаём под ключ: развёртывание, обучение инспекторов, сопровождение.

«Спутниковый страж наследия»: автоматическое обнаружение изменений

Технология: геоаналитика + машинное обучение (change detection) · Эффект: тысячи объектов под наблюдением при штате в несколько человек

Мы развернём сервис, который регулярно сравнивает свежие спутниковые снимки (Sentinel-2 бесплатен, отечественные и коммерческие — по необходимости) с эталонными по буферным зонам вокруг каждого ОКН и автоматически поднимает тревогу: появился строительный котлован в охранной зоне, распахана территория древнего поселения, обрушилась часть кладки, изменился контур кровли. Инспектор получает не «объезжай всё», а короткий список конкретных адресов с приложенными снимками «до/после». Это единственный реалистичный способ надзора за горной зоной: машина смотрит каждые несколько дней туда, куда человек добирается раз в несколько лет.

Уже доказано

• EAMENA MLACD — открытый инструмент проекта EAMENA (Оксфорд, Лестер, Дарем): автоматическое обнаружение изменений вокруг археологических памятников по снимкам Sentinel-2 в Google Earth Engine, алгоритм Random Forest.
• EAMENA: мониторинг Газы — та же система отслеживает повреждения памятников в зоне конфликта в близком к реальному времени.

Цифровые двойники Нарын-Калы и Гамсутля

Технология: фотограмметрия + LiDAR + нейросетевая обработка · Эффект: «страховая копия» памятников в сейсмозоне + VR-продукт для туризма

Мы соберём миллиметровую трёхмерную модель памятника из тысяч фотографий с дрона и лазерного сканирования — она решает сразу три задачи. Первая — страховая: Дагестан — сейсмоопасный регион, и если случится непоправимое, реставрация будет вестись по точной модели, а не по старым фотографиям. Вторая — мониторинговая: повторная съёмка раз в год и автоматическое сравнение моделей показывают деформации кладки с точностью до сантиметров. Третья — экономическая: двойник — это готовый VR-тур и цифровой сувенир, снижающий физическую нагрузку на хрупкий Гамсутль, который сегодня буквально вытаптывается турпотоком. Начнём с 10 приоритетных объектов, привлекая вузовские компетенции республики (ДГТУ уже владеет фотограмметрией).

Уже доказано

• Iconem — французская компания, создавшая 3D-двойники Пальмиры, Мосула и десятков объектов ЮНЕСКО в зонах риска по фотограмметрии с дронов.
• Нотр-Дам (CNRS) — цифровой двойник собора, собранный из лазерных сканов (облако в миллиард точек), стал рабочим чертежом реставрации после пожара 2019 года; собор открыт в декабре 2024-го.

ИИ-дефектоскоп кладки с краудсорсингом фотографий

Технология: компьютерное зрение · Эффект: непрерывный мониторинг состояния без выезда инспектора

Гиды, туристы и местные жители фотографируют памятники тысячи раз в день — мы превратим этот поток в систему мониторинга. Наш Telegram-бот «Сообщи о памятнике» принимает фото с геометкой; модель компьютерного зрения классифицирует: трещина, утрата кладки, граффити, самовольная пристройка, свалка. Снимки одного объекта, накапливаясь во времени, дают динамику разрушения — по сути, бесплатную дефектоскопию. Особенно ценно для Дербента, где ежедневный поток посетителей крепости сам собой обеспечивает частоту наблюдений, о которой инспекция не может и мечтать.

Уже доказано

• Нотр-Дам (CNRS) — научная экосистема реставрации показала, как разнородные визуальные данные (сканы, фото разных лет) сшиваются в единую модель состояния памятника.
• HeritageWatch.AI — международная инициатива (при участии Минкультуры Франции) по ИИ-защите памятников от войн и климатических угроз на основе спутниковых и наземных данных.

LLM-конвейер охранных обязательств и согласований

Технология: LLM / RAG · Эффект: подготовка документа: месяцы → дни

Охранное обязательство — объёмный типовой документ: описание предмета охраны, требования к содержанию, ограничения. Сегодня специалист собирает его вручную из паспорта объекта, актов осмотра и нормативки — на один документ уходят месяцы очереди. Мы обучим языковую модель на ваших шаблонах и выданных ранее обязательствах, и она генерирует черновик за минуты: подставляет данные объекта, формирует требования по типовым блокам, ссылается на нормы. Специалист проверяет и подписывает. Тот же конвейер ускоряет ответы на заявления о согласовании работ: модель проверяет комплектность, находит объект в реестре, готовит проект ответа. Ведомство с крошечным штатом получает пропускную способность большого.

Уже доказано

• ИСКРА (Гарант) — российский правовой ИИ-ассистент: генерация юридических документов и ответов со ссылками на нормы из базы «Гаранта» — та же архитектура RAG, что нужна агентству.
• GigaChat — русскоязычная LLM с возможностью развёртывания в защищённом контуре для работы с ведомственными документами.

Прогнозная модель рисков утраты

Технология: предиктивная аналитика · Эффект: реставрационный бюджет идёт туда, где он спасает, а не туда, где громче просят

Реставрационных денег всегда меньше, чем аварийных памятников. Наша модель ранжирует объекты по риску утраты, сводя воедино: состояние по данным мониторинга (спутник, краудсорсинг-фото, акты), сейсмическую и оползневую опасность района, материал и возраст, антропогенную нагрузку (турпоток, близость строек), историю разрушений. На выходе — прозрачный приоритетный список: какие объекты нужно спасать в этом году, какие выдержат пять лет. Это переводит распределение бюджета из области лоббизма в область данных — и даёт агентству сильный аргумент в бюджетных переговорах.

Уже доказано

• HeritageWatch.AI — приоритизация угроз памятникам (война, климат) на основе ИИ-анализа — прямой аналог задачи ранжирования рисков.
• EAMENA (Университет Лестера) — база данных угроз наследию региона MENA: документирование и оценка опасностей для тысяч объектов как основа приоритизации.

Семантический поиск по рукописным паспортам ОКН

Технология: HTR (распознавание рукописей) + семантический поиск · Эффект: архив 1970–80-х становится рабочей базой данных

Паспорта и учётные карточки советского времени — рукописные и машинописные документы с описаниями, обмерами и схемами, часто единственный источник сведений об объекте. Мы построим конвейер: сканирование → нейросетевое распознавание рукописного текста → извлечение структурированных полей (датировка, материалы, обмеры, адрес) → семантический поиск по смыслу, а не по точному слову. Специалист спрашивает «арочные мосты XIX века в Табасаранском районе» — и получает выборку за секунды. Побочный продукт — черновая оцифровка данных для внесения границ в ЕГРН и наполнения реестра.

Уже доказано

• Europeana — европейский опыт ИИ-обогащения архивных документов наследия: распознавание, разметка, связывание сущностей в масштабе миллионов объектов.
• GigaChat — извлечение структурированных данных из распознанных текстов и генерация карточек объектов.

Пакеты

Этапы работ

• Обследование — 2 недели, бесплатно: изучаем ваши процессы, реестр и архив, показываем демо, фиксируем дорожную карту.
• Пилот — 4–6 недель: первое решение в работе, измеряем эффект.
• Внедрение — 2–4 месяца: масштабирование, интеграции с реестром и ЕГРН-контуром, обучение инспекторов.
• Сопровождение — постоянная работа сервисов и развитие моделей. Оплата поэтапная — вы платите за принятый результат каждого этапа.

Как мы снимаем риски

• Данные — только в России. Все сервисы разворачиваются в защищённом сегменте ГАУ РД «Центр Информационных Технологий», аттестованном по 152-ФЗ; работаем на собственной модели Afina ИИ, GigaChat/YandexGPT подключаем по запросу. Краудсорсинг-фото проходят автоматическую анонимизацию — лица и номера машин размываются до сохранения.
• Согласие общин — прежде оцифровки. Мечети, зияраты и святыни — действующие культовые объекты живых общин. Съёмка дронами и публикация моделей ведутся только по согласованию с общинами и духовенством: этот регламент — часть проекта, а не примечание к нему.
• Человек в контуре. LLM-черновик охранного обязательства всегда проверяет и подписывает специалист агентства; спутниковая тревога — сигнал для инспектора, а не автоматический акт.
• Честная последовательность. Мы знаем, что без границ в ЕГРН тревога не превращается в дело, — поэтому оцифровка границ и паспортов идёт в проекте впереди мониторинга, а change detection калибруется на местных данных, чтобы инспекторы не тонули в ложных срабатываниях.
• Обучение сотрудников. Инспекторы и юристы агентства учатся работать с системой на реальных кейсах — компетенция остаётся в ведомстве.

Почему это работает