Разработка фундаментальных основ для информационно-аналитической поддержки задач комплексного развития городских территорий с использование методов онтологического инжиниринга

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 22-11-20024

НазваниеРазработка фундаментальных основ для информационно-аналитической поддержки задач комплексного развития городских территорий с использование методов онтологического инжиниринга

Руководитель Парыгин Данила Сергеевич, Кандидат технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Волгоградский государственный технический университет" , Волгоградская обл

Конкурс №66 - Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами» (региональный конкурс)

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-512 - Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений

Ключевые слова управление на основе данных, геопространственные данные, интеллектуальный анализа городских данных, урбанизированная территория, инфраструктура городской территории, архитектурно-экологическая среда города, онтологическая модель, показатели качества городской среды, поддержка управления территорией, дата-ориентированный анализ, сценарное моделирования, инфраструктурная целостность территории

Код ГРНТИ20.53.19, 82.29.09, 87.03.15

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Задача управления развитием городских территорий является многоаспектной и включает: разработку стратегий, выявление проблем, согласование целей, разработку критериев оценки эффективности управления, прогнозирование и оценку рисков принимаемых решений. Необходимость быстрого реагирования на изменение ситуации и учета большого количества факторов, требует привлечения технологий и методов, основанных на современных подходах к обработке и анализу информации. С ростом количества данных, генерируемых на разных уровнях городских систем, появляется все больше возможностей для их анализа и использования для поддержки управления развитием города. С другой стороны, современные подходы к формализации знаний, позволяют автоматизировать процесс анализа информации, выявления закономерностей для обоснования решений по преобразованию городских территорий. В связи с этим решаемая научная проблема связана с созданием нового методологического подхода к поддержке принятия решений в задачах развития городских территорий на основе математических моделей, построенных с использованием городских данных на основе методов онтологического инжиниринга. Разработка нового подхода позволит учитывать различные аспекты функционирования города, как сложной системы, при формализации исследуемых процессов и при выборе методов поддержки принятия решений, в качестве которых предполагается использовать машинное обучение, многокритериальную оптимизацию и др. Направление, связанное с модернизацией российских городов на основе современных интеллектуальных технологий, в настоящее время реализуется в рамках Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» и Национального проекта «Жильё и городская среда» (в соответствии с распоряжением Правительства РФ от 23 марта 2019 года №510-р федеральным проектом «Формирование комфортной городской среды» к концу 2024 года предусмотрено сокращение количества городов с неблагоприятной средой в два раза); Указа Президента РФ от 21 июля 2020 г. № 474 “О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года”; Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года (утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 13.02.2019 № 207-р). В процессе реализации проекта «Стратегии социально-экономического развития Волгоградской области до 2030 года» предусмотрено изменение подходов к проектированию комфортной городской среды, что безусловно потребует новых инструментов для анализа вариантов развития городских территорий и междисциплинарных исследований, для реализации которых необходимо создание единого подхода к обработке информации, интеграция знаний в области управления развитием территории города и внедрение новых процедур подготовки, принятия и анализа решений.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Дубов И.А., Рашевский Н.М., Янин К.Д., Галянина П.Ю. Подходы к сбору информации для формирования модели знаний визуальной экологии Инженерно-строительный вестник Прикаспия, № 2 (40), С. 115–120 (год публикации - 2022)
10.52684/2312-3702-2022-40-2-98-103

2. Игнатьев А.В., Куликов М.А., Цапиев Д.Н., Тырин В.В. Методика автоматической классификации дорог с использованием нейронной сети Mask R-CNN Инженерный вестник Дона, № 5 (89), С. 274–283 (год публикации - 2022)

3. Ерещенко Т.В., Рашевский Н.М., Хорошун Д.А., Ряпалов Д.Н., Курамшин Р.Ф. Анализ и моделирование транспортных потоков на перекрестке для управления качеством городской среды Инженерный вестник Дона, № 8 (92), С. 99–107 (год публикации - 2022)

4. Сухомлинов Н.М., Финогеев А.Г., Смирнова Т.В., Иващенко В.Д., Парыгин Д.С. Применение микроконтроллерных систем в исследованиях (на примере машины Атвуда) Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии, № 3 (59), С. 112–121 (год публикации - 2022)
10.54398/20741707_2022_3_112

5. Рашевский Н.М., Руденко И.Я., Соколов Д.А., Феклистов В.А., Якунин О.А. Разработка системы поддержки принятия решений на основе рассуждения по прецедентам по оценке безопасности участка транспортной системы города Инженерный вестник Дона, № 7 (91), С. 133–140 (год публикации - 2022)

6. Игнатьев А.В., Куликов М.А., Цапиев Д.Н., Тырин В.В., Атцер Д. Using neural networks for the classification of city roads based on satellite images and in the photographs of roads Proceedings of the Advancement in Electronics & Communication Engineering 2022, Art. no. 4157527, P. 342–247 (год публикации - 2022)
10.2139/ssrn.4157527

7. Буров С., Парыгин Д., Финогеев А., Атцер Д., Рашевский Н. Rule-Based Pedestrian Simulation Proceedings of the Advancement in Electronics & Communication Engineering 2022, Art. no. 4160252, P. 1–7 (год публикации - 2022)
10.2139/ssrn.4160252

8. Синицын И.С., Сулицкий М.В., Парыгин Д.С., Джагаев В.А., Серякова В.Н. Использование нейронных сетей для определения дорожной обстановки Системный анализ в науке и образовании, № 2, С. 17–22 (год публикации - 2022)

9. Парыгин Д., Садовникова Н., Гамидуллаева Л., Финогеев А., Рашевский Н. Tools and Technologies for Sustainable Territorial Development in the Context of a Quadruple Innovation Helix Sustainability, Vol. 14 (15), Art. no. 9086 (год публикации - 2022)
10.3390/su14159086

10. Финогеев А., Деев М., Парыгин Д., Финогеев А. Intelligent SDN Architecture With Fuzzy Neural Network and Blockchain for Monitoring Critical Events Applied Artificial Intelligence, Vol. 36, No. 1, Art. no. 2145634 (год публикации - 2022)
10.1080/08839514.2022.2145634

11. Савина О.В., Садовникова Н.П., Машакарян А.С., Катеринина С.Ю., Гуртяков А.С. К вопросу о совершенствовании процесса управления имущественным комплексом территории муниципального образования Инженерный вестник Дона, № 4 (88), С. 87–104 (год публикации - 2022)

12. Шуклин А.А., Парыгин Д.С., Финогеев А.А., Зеленский И.С., Анохин А.О. Генерация синтетических новостей для продуцирования социального отклика на городские события Социология города, № 1-2, С. 81–92 (год публикации - 2022)
10.35211/19943520_2022_1-2_81

Публикации

1. Садовникова Н.П., Савина О.В., Парыгин Д.С., Чураков А.А., Шуклин А.А. Application of Scenario Forecasting Methods and Fuzzy Multi-Criteria Modeling in Substantiation of Urban Area Development Strategies Information, Vol. 14(4), Art. no. 241 (год публикации - 2023)
10.3390/info14040241

2. Рашевский Н.М., Садовникова Н.П., Ерещенко Т.В., Парыгин Д.С., Игнатьев А.В. Atmospheric Ecology Modeling for the Sustainable Development of the Urban Environment Energies, Vol. 16(4), Art. no. 1766 (год публикации - 2023)
10.3390/en16041766

3. Зеленский И.С., Парыгин Д.С., Савина О.В., Финогеев А.Г., Гуртяков А.С. Effective Implementation of Integrated Area Development Based on Consumer Attractiveness Assessment Sustainability, Vol. 14(23), Art. no. 16239 (год публикации - 2023)
10.3390/su142316239

4. Анохин А.О., Ерещенко Т.В., Парыгин Д.С., Хорошун Д.А., Калягина П.А. Applying Machine Learning and Agent Behavior Trees to Model Social Competition Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 784, P. 256–265 (год публикации - 2023)
10.1007/978-3-031-44146-2_26

5. Хайров А.В., Шабалина О.А., Садовникова Н.П., Катаев А.В., Петрова Т.М. Computer-Aided Development of Adaptive Learning Games Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 784, P. 354–362 (год публикации - 2023)
10.1007/978-3-031-44146-2_37

6. Игнатьев А.В., Куликов М.А., Парыгин Д.С. Assessing City Green Spaces by Voluntary Geographic Information Proceedings of the 1st International Conference on Methods, Models, Technologies for Sustainable Development, P. 103–108 (год публикации - 2023)
10.5220/0011555500003524

7. Рашевский Н.М., Парыгин Д.С., Назаров К.Р., Синицын И.С., Феклистов В.А. Intelligent Assessment of the Acoustic Ecology of the Urban Environment Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 784, P. 91–100 (год публикации - 2023)
10.1007/978-3-031-44146-2_9

8. Атцер Д., Рашевский Н.М., Парыгин Д.С., Гуртяков А.С., Катеринина С.Ю. Intelligent Assessment of the Visual Ecology of the Urban Environment Proceedings of the 2nd International Conference on Technological Advancements in Computational Sciences, P. 361–366 (год публикации - 2023)
10.1109/ICTACS56270.2022.9988692

9. Галянина П., Садовникова Н.П., Смирнова Т.В., Залинян А.К., Баранова Е.С. Ontological Model of Knowledge Representation for Assessing the City Visual Environment Quality Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 783, P. 130–139 (год публикации - 2023)
10.1007/978-3-031-44097-7_13

10. Данилов И.А., Шуклин А.А., Зеленский И.С., Гуртяков А.С., Куликов М.А. Spatial Data Analysis for Decision Support in Urban Infrastructure Development Planning Communications in Computer and Information Science, Vol. 1909, P. 568–578 (год публикации - 2023)
10.1007/978-3-031-44615-3_40

11. Шуклин А.А., Парыгин Д.С., Гуртяков А.С., Савина О.В., Рашевский Н.М. Synthetic News as a Tool for Evaluating Urban Area Development Policies Proceedings of the 8th International Conference on Engineering and Emerging Technologies (ICEET), P. 1–6 (год публикации - 2023)
10.1109/ICEET56468.2022.10007405

12. Игнатьев А.В., Цыбулина Д.Ю., Куликов М.А., Парыгин Д.С. QGIS как инструмент разработки интерактивных карт городских общеобразовательных учреждений Социология города, № 2, С. 94–104 (год публикации - 2023)
10.35211/19943520_2023_2_94

13. Рашевский Н.М., Парыгин Д.С., Назаров К.Р., Синицын И.С., Феклистов В.А. Интеллектуальный анализ звукового ландшафта городской территории Социология города, № 1, С. 125–139 (год публикации - 2023)
10.35211/19943520_2023_1_125

14. Емельяненко С.А., Парыгин Д.С., Анохин А.О., Зеленский И.С., Ярцев В.С. Исследование одного аспекта городской экологии (на примере экологического следа новогодней ели) Социология города, № 3, С. 83–100 (год публикации - 2023)
10.35211/19943520_2022_3_83

15. Смирнов М.А., Чикин А.Д., Ясенецкий А.В., Парыгин Д.С., Назаров К.Р. Мониторинг качества воздуха для построения экологически чистых маршрутов Инженерный вестник Дона, № 1 (97), С. 585–593 (год публикации - 2023)

16. Игнатьев А.В., Тырин В.В., Цапиев Д.Н., Саушкин Д.А. Применение нейронных сетей для определения основных характеристик автотранспортных потоков в городе Социология города, № 4, С. 70–80 (год публикации - 2023)
10.35211/19943520_2022_4_70

17. Рашевский Н.М., Парыгин Д.С., Куликов М.А., Садовникова Н.П., Игнатьев А.В. Проблема учета эколого-климатических факторов для уточнения методики расчета показателей качества городской среды Социология города, № 4, С. 44–57 (год публикации - 2023)
10.35211/19943520_2022_4_44

18. Щербаков А.Г., Парыгин Д.С., Саушкин Д.А., Шиганов Р.Я., Горлов Д.А. Создание цифрового двойника образовательного кампуса на этапе эксплуатации: перспективы применения Природные и техногенные риски. Безопасность сооружений, № 6 (61), С. 30–34 (год публикации - 2023)
10.55341/PTRBS.2022.61.6.003

19. Буров С.С., Парыгин Д.С., Рашевский Н.М. Разработка правил моделирования перемещения пешеходов Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего, Выпуск 6, С. 187–196 (год публикации - 2023)
10.17586/2587-8557-2022-6-187-196

20. Данилова Л.О., Гуртяков А.С., Хорошун Д.А. Автоматизация обработки данных аэрофотосъемки при построении цифровой модели рельефа Актуальные проблемы компьютерного моделирования конструкций и сооружений, С. 285–287 (год публикации - 2023)

21. Зеленский И.С., Парыгин Д.С., Савина О.В. Оценка привлекательности недвижимости при комплексном развитии участка территории Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего, Выпуск 6, С. 197–206 (год публикации - 2023)
10.17586/2587-8557-2022-6-197-206

22. Парыгин Д.С. Поддержка принятия решений на основе данных с пространственной привязкой в задачах управления развитием урбанизированных территорий Математические методы в технологиях и технике, № 10, С. 109–116 (год публикации - 2023)
10.52348/2712-8873_MMTT_2023_10_109

23. Рашевский Н.М., Щербаков А.Г., Чикин А.Д. О применении онтологического инжиниринга при реализации технологий информационного моделирования в строительстве Актуальные проблемы компьютерного моделирования конструкций и сооружений, С. 99–101 (год публикации - 2023)

24. Шуклин А.А., Садовникова Н.П., Гуртяков А.С. Подход к генерации новостной ленты о событиях в городе Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего, Выпуск 6, С. 219–227 (год публикации - 2023)
10.17586/2587-8557-2022-6-219-227

25. Давтян А.Г., Шабалина О.А., Садовникова Н.П., Парыгин Д.С., Берестнева О.Г. Business Model Innovation: Considering Organization as a Form of Reflection of Society Communications in Computer and Information Science, Vol. 1909, P. 206–219 (год публикации - 2023)
10.1007/978-3-031-44615-3_14

26. Анохин А.О., Парыгин Д.С., Садовникова Н.П., Финогеев А.А., Гуртяков А.С. Моделирование поведения интеллектуальных агентов на основе методов машинного обучения в моделях конкуренции Программные продукты и системы, Т. 36, № 1, С. 46–59 (год публикации - 2023)
10.15827/0236-235X.141.046-059

27. Савина О.В., Парыгин Д.С., Финогеев А.А., Чикин А.Д., Щербаков А.Г. Поддержка принятия решений по повышению энергоэффективности объектов городской инфраструктуры Социология города, № 4, С. 58–69 (год публикации - 2023)
10.35211/19943520_2022_4_58

28. Горлов Д.А., Рашевский Н.М., Дятлов К.А., Залинян А.К., Щербаков А.Г. Применение онтологической модели представления знаний в проектировании архитектурных объектов Природные и техногенные риски. Безопасность сооружений, № 6 (61), С. 22–25 (год публикации - 2023)
10.55341/PTRBS.2022.61.6.001

29. Сулицкий М.В., Зеленский И.С., Садовникова Н.П., Финогеев А.Г., Катеринина С.Ю. Разработка интеллектуальной системы распознавания объектов для решения задач ситуационного управления в городе Современные наукоемкие технологии, № 7, С. 104–109 (год публикации - 2023)
10.17513/snt.39702

30. Парыгин Д.С., Ясенецкий А.В., Феклистов В.А. Разработка цифровых моделей участков городского пространства с использованием современных игровых движков Актуальные проблемы компьютерного моделирования конструкций и сооружений, С. 321–323 (год публикации - 2023)

31. Давтян А.Г., Шабалина О.А., Садовникова Н.П., Берестнева O.Г. Трансформация бизнес-моделей в контексте технологий Индустрии 4.0 Математические методы в технологиях и технике, № 5, С. 107–110 (год публикации - 2023)
10.52348/2712-8873_MMTT_2023_5_107

Аннотация результатов, полученных в 2024 году
В ходе третьего этапа проектных исследований получены следующие научные результаты: 1. Решена задача классификации элементов модели поверхности участка территории, создаваемой на основе инструментов дистанционного мониторинга. Разработана методика применения цифровых продуктов фотограмметрии для предпроектного анализа территории города, основанная на технологиях лазерного сканирования, трехмерного и информационного моделирования. 2. Для перехода к формализованным моделям сформулированы требования по геокодированию местоположения городских объектов, представлению их характеристик и морфотипов застройки. Предложен новый метод валидации открытых данных о состоянии жилого фонда, классификации объявлений об операциях с недвижимостью на основе методов машинного обучения. 3. Исследованы различные подходы, связанные с объединением технологий интеллектуального анализа данных, социальных опросов и экспертного анализа. Проанализированы особенности данных, полученных на основе опросов жителей, и изучено влияние факторов, оказывающих воздействие на удовлетворенность качеством городской среды. Разработаны методы агрегации, обработки и отображения данных с учетом геопривязки. Изучены особенности восприятия жителями городской среды. На примере анализа данных о звуковом ландшафте показано влияние его качества на оценки комфортности анализируемого места. В качестве практического инструментария для дальнейших исследований в этой области разработано приложение для автоматизированной оценки звукового ландшафта города, предназначенное для сегментации звуковой среды и классификации различных звуков в соответствии с оценками их восприятия. 4. Разработана методика анализа эффективности использования городской территории на основе информации о пространственных свойствах квартальной застройки. Методика основана на методах сценарного прогнозирования и учитывает все стадии жизненного цикла территории. Сформулированы критерии эффективности развития территории и разработаны программные решения для ранжирования возможных вариантов преобразования территории, основанные на нечеткой многокритериальной оптимизации. 5. Были рассмотрены различные подходы к моделированию динамики распределения жителей и предложены решения, основанные на паттернах поведения. В качестве исходных данных для построения сценариев поведения использовались реальные данные, полученные из открытых источников. Проведенные вычислительные эксперименты с использованием построенных моделей (на примере анализа городской мобильности) показали пригодность предложенных решений для анализа динамики городских процессов. 6. Разработан прототип устройства для сбора данных об эколого-климатических условиях городской территории на основе малобюджетных сенсоров. Рассмотрены вопросы размещения датчиков и учета расположения зданий в зоне измерения. Предложен метод мониторинга микроклимата и экологических показателей для прогнозирования и выявления трендов и аномалий. Формализованы правила оценки эколого-климатической обстановки. 7. Учитывая новые требования к методам проектирования городской среды, связанные с цифровизацией строительства, отдельной задачей стала интеграция различных моделей (моделей знаний, пространственных и информационных моделей). Были исследованы проблемы создания цифровых двойников градостроительных объектов в задачах информационного моделирования. Структурирован процесс подготовки исходных данных для построения цифровых моделей строительных объектов и территории в целом с использованием Archicad, Blender, Lidar. Разработан алгоритм формирования моделей городской застройки, основанный на данных OpenStreetMap. Предложен способ формирования данных для цифрового и информационного моделирования, основанный на методах фотограмметрии и визуальном программировании. 8. Исследованы подходы к созданию и применению онтологических моделей для систематизации знаний и поддержки принятия решений в сфере градостроительного планирования. Разработаны онтологические модели различных предметных областей (градостроительство, городское озеленение и качество атмосферного воздуха, электросетевая инфраструктура города, городской пассажирский транспорт, умный город, сценарии «умного дома», микроклимат города, городской частный и общественный электротранспорт, др.). Рассмотрены примеры использования построенных моделей знаний для поддержки проектирования городской застройки. 9. Исследованы вопросы организации и хранения знаний о типах строительных конструкций, стандартах, условиях эксплуатации и других свойствах, которые необходимо учитывать в процессе градостроительной деятельности. Предложен метод анализа проектов городского строительства, позволяющий интегрировать данные информационной, геометрической и онтологической модели. Метод инвариантен к задачам проектирования и зависит от добавленных в базу экземпляров, свойств, а также полноты базы правил. Для проверки работоспособности метода реализован плагин и рассмотрены примеры его применения для оценки соответствия предлагаемых проектных решений градостроительным нормам и правилам. 10. Разработан новый подход к моделированию развития городской застройки и элементов градостроительной системы, основанный на комбинации различных методов интеграции знаний. Используя модели строительных проектов, сгенерированные на основе модели знаний, в которой представлены типы объектов, классы, свойства территории и инфраструктуры и нормативные требования, можно анализировать различные варианты проектных решений и снижать количество ошибок в проектной документации. В свою очередь, модели на основе машинного обучения используются, прежде всего, для автоматического извлечения информации (распознавание, классификация, NLP и др.) из различных источников, а также для формирования свойств и экземпляров в онтологии. 11. В текущем отчётном периоде третьего этапа проектных исследований опубликовано 28 работ в российских и зарубежных научных изданиях, в том числе индексируемых Scopus, Web of Science, RSCI и/или «Белый список». Члены коллектива проекта приняли участие в двенадцати научных и научно-практических мероприятиях (в половине из которых в очном формате) с пленарными и секционными докладами. Материалы выполненных исследований и практико-ориентированных разработок использовались на массовых научно-популярных мероприятиях и форумах для профориентации молодых исследователей, а также презентовались широкой аудитории в специализированных тематических видеорепортажах в социальных медиа. Были проведены встречи с представителями профессионального сообщества, в том числе ведущими специалистами в области градоустройства.

Публикации

1. Парыгин Д.С., Анохин А.О., Аникин А.В., Финогеев А.А., Гуртяков А.С. Models of Geospatially Referenced People Distribution as a Basis for Studying the Daily Cycles of Urban Infrastructure Use by Residents Smart Cities (год публикации - 2024)

2. Якунин О.А., Парыгин Д.С., Чикин А.Д., Куликов М.А., Рекунов С.С. Automation of UAV Control for Monitoring High-Altitude Objects Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 1170, P. 323–333 (год публикации - 2024)
10.1007/978-3-031-73344-4_27

3. Данилов И.А., Садовникова Н.П., Рашевский Н.М. Онтологический инжиниринг процессов проектирования умного города XIV Всероссийское совещание по проблемам управления (ВСПУ-2024), С. 2687–2689 (год публикации - 2024)

4. Щербаков А.Г., Гуртяков А.С., Трудов Я.А., Голубева О.О., Зорин В.Д. Generative Design of Urban Facilities Using Knowledge Models of Building Codes Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 1170, P. 707–718 (год публикации - 2024)
10.1007/978-3-031-73344-4_62

5. Данилов И.А., Петрянкина М.М., Бганцева И.В., Садовникова Н.П. Тенденции развития электротранспорта в умных городах Социология города, № 3, С. 77–90 (год публикации - 2024)
10.35211/19943520_2024_3_77

6. Зуев А.Ю., Садовникова Н.П., Парыгин Д.С., Голубева О.О., Гуртяков А.С. Определение морфотипов городской застройки с помощью программного обеспечения QGIS по методике Space Matrix Социология города, № 3, С. 91–101 (год публикации - 2024)
10.35211/19943520_2024_3_91

7. Капралов Д.К., Воронин А.А., Савина О.В., Катеринина С.Ю. Методы пространственного анализа данных для исследования социальных и демографических процессов Перспективы науки, № 2(173), С. 21–25 (год публикации - 2024)

8. Саушкин Д.А., Феклистов В.А., Рашевский Н.М., Чернояров В.В., Смирнова Т.В. Использование инструментов информационного моделирования при обследовании объектов капитального строительства Природные и техногенные риски. Безопасность сооружений, № 6 (67), Ч. II, С. 14–17 (год публикации - 2023)

9. Игнатьев А.В., Куликов М.А., Баранова Е.С. Метод классификации городских территорий по степени благоустройства Известия высших учебных заведений. Строительство, № 11, С. 83–91 (год публикации - 2024)
10.32683/0536-1052-2024-791-11-83-91

10. Игнатьев А.В., Куликов М.А., Цапиев Д.Н. Алгоритм поиска паттернов взаиморасположения зданий с использованием геоинформационных технологий Инженерный вестник Дона, № 6 (114), С. 92–103 (год публикации - 2024)

11. Парыгин Д.С., Феклистов В.А., Назаров К.Р., Финогеев А.А., Акользин М.А. Визуализация моделей урбанизированных территорий на игровых движках Academia. Архитектура и строительство, № 3, С. 122–127 (год публикации - 2024)
10.22337/2077-9038-2024-3-122-127

12. Феклистов В.А., Гуртяков А.С., Шуклин А.А., Савина О.В., Ерещенко Т.В. Virtual Reality Tools for Creating Interactive Digital Twins of Attractions Infrastructure Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 1170, P. 257–268 (год публикации - 2024)
10.1007/978-3-031-73344-4_21

13. Голубева О.О., Рашевский Н.М., Гуртяков А.С., Ряпалов Д.Н., Финогеев А.А. Построение интеллектуальных систем поддержки комплексного развития урбанизированных территорий на основе онтологических моделей архитектурно-градостроительных правил Природные и техногенные риски. Безопасность сооружений, № 6 (год публикации - 2024)

14. Анохин А.О., Парыгин Д.С., Рашевский Н.М. Применение интеллектуального анализа в задачах оценки распределения жителей в городе XIV Всероссийское совещание по проблемам управления (ВСПУ-2024), С. 1213–1217 (год публикации - 2024)

15. Савина О.В., Ларин В.В., Зеленский И.С., Федонюк Н.И., Парыгин Д.С. Сценарное прогнозирование в планировании реставрации объектов городской среды Социология города, № 4, С. 81–89 (год публикации - 2024)
10.35211/19943520_2024_4_81

16. Зуев А.Ю., Парыгин Д.С., Тевелев М.Ю., Шебаршов А.А., Денисов В.А. Структурно-морфологический подход к оценке качества городской среды Социология города, № 1, С. 104–115 (год публикации - 2024)
10.35211/19943520_2024_1_104

17. Щербаков А.Г., Рашевский Н.М., Садовникова Н.П., Чикин А.Д., Парыгин Д.С. Ontological Engineering to Support Building, Urban Planning and Environmental Security Solutions Springer Geography. Digital Geography, Vol. F3643, P. 3–20 (год публикации - 2024)
10.1007/978-3-031-67762-5_1

18. Тевелев М.Ю., Парыгин Д.С., Ковалев Т.П., Финогеев А.А., Чураков А.А. Parametric Generation of Buildings and Structures Models Based on Data on Existing Infrastructure Objects Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 1170, P. 462–474 (год публикации - 2024)
10.1007/978-3-031-73344-4_39

19. Чикин А.Д., Парыгин Д.С., Якунин О.А., Меркушов М.С., Куканов А.Д. Подход к анализу и построению моделей состояния высотных и сложноструктурных объектов территории с использованием беспилотных летательных аппаратов Природные и техногенные риски. Безопасность сооружений, № 6 (год публикации - 2024)

20. Рашевский Н.М., Зеленский И.С., Воронина А.А., Шуклин А.А. Разработка автоматизированного метода оценки визуальной привлекательности урбанизированных территорий Перспективы науки, № 6(177), С. 51–55 (год публикации - 2024)

21. Игнатьев А.В., Данилова Л.О., Сажин И.А., Саушкина Н.С., Шестопалов А.А. Концепция цифровизации проекта организации строительства Инженерный вестник Дона, № 10 (118) (год публикации - 2024)

22. Данилова Л.О., Рашевский Н.М., Рекунов С.С., Трудов Я.А., Гуртяков А.С. Классификация плотного облака точек при моделировании рельефа Academia. Архитектура и строительство, № 3, С. 76–81 (год публикации - 2024)
10.22337/2077-9038-2024-3-76-81

23. Шуклин А.А., Садовникова Н.П., Гуртяков А.С. Подходы к применению цифровых двойников в распределенных системах туристического обслуживания XIV Всероссийское совещание по проблемам управления (ВСПУ-2024), С. 1246–1250 (год публикации - 2024)

24. Зеленский И.С., Парыгин Д.С., Савина О.В. Особенности проектирования рекомендательных систем комплексного развития городских территорий XIV Всероссийское совещание по проблемам управления (ВСПУ-2024), С. 2641–2645 (год публикации - 2024)

25. Зеленский И.С. Метод обработки разнородных данных при мониторинге состояния и функционирования системы объектов городской недвижимости Математические методы в технологиях и техник, № 9, С. 108–116 (год публикации - 2024)

26. Анохин А.О. Разработка методов предсказательного моделирования для исследования городской мобильности на основе мультиагентного подхода Математические методы в технологиях и технике, № 9, С. 117–121 (год публикации - 2024)

27. Доценко Е.В. , Кирпа А.Д., Жизневский В.В., Рашевский Н.М. Методы сбора и анализа данных для прогнозирования пассажиропотока Перспективы науки, № 4(175), С. 29–33 (год публикации - 2024)

28. Игнатьев А.В., Хмызов Д.А., Куликов М.А. Чат-бот как инструмент эффективного взаимодействия граждан с аварийными службами Социология города, № 4, С. 65–74 (год публикации - 2023)
10.35211/19943520_2023_4_65

Возможность практического использования результатов
В результате проведенных исследований определены проблемы, связанные с требованиями цифровизации строительной отрасли. Для адаптации цифровых моделей к меняющимся условиям и согласования междисциплинарных требований необходимо продолжить изучение и совершенствование методов интеграции онтологических и информационных моделей. На данном этапе не рассматривались вопросы формализации проектных процедур и способов согласования проектных решений. Онтология может стать основой единого стандарта, описывающего структурные связи и информационное наполнение цифровых моделей, но для этого необходимо совершенствовать подходы к формализации нормативной базы и преобразованию данных из существующих форматов информационного моделирования в онтологическую модель. Как показали предварительные исследования, разработанный унифицированный объектно-ориентированный формат IFC (Industry Foundation Classes) не позволяет обеспечить полную совместимость с различными видами программного обеспечения. Также становится возможным создание универсального интерфейса для представления онтологической базы в среде визуального управления информацией об объектах строительства и градоустройства. Планируется продолжить исследования связанные с оценкой качества городской среды. Для корректировки и повышения адекватности моделей восприятия окружающей среды необходимы натурные эксперименты. При этом становится возможным перейти к практической реализации интеграции технологий виртуальной и дополненной реальности и акустических моделей для поддержки задач проектирования городской среды, а также созданию цифрового каталога акустических и визуальных сред. Сформированный задел, связанный с мониторингом эколого-климатических условий городской среды, получит развитие в дальнейших исследованиях. Как показывают полученные результаты, с помощью современных методов геоаналитики и машинного обучения можно существенно улучшить инструменты анализа микроклиматических особенностей территории, а также прогнозировать влияние различных факторов (морфометрических характеристик застройки, видов благоустройства и пр.) на формирование комфортной среды.