Новости

Генеративный ИИ Google Cloud применяют для автоматизации работы муниципального планирования в Великобритании

Обновлено: 27 июня 2026 г.

Почему это важно

Внедрение generative AI в муниципальное планирование может сигнализировать о переносе технологий обработки неструктурированных данных из корпоративного сектора в базовые государственные процессы. Для бизнеса это укладывается в более широкий тренд автоматизации регуляторных и административных процедур, которые традиционно тормозят строительство и инфраструктурные проекты. Если такие системы действительно сокращают бюрократическую нагрузку, это может менять скорость прохождения согласований и взаимодействия компаний с государственными органами.

Правительственные министерства внедряют Google Cloud generative AI в муниципальных агентствах для автоматизации операций по планированию на уровне советов. В государственном секторе обрабатываются большие объёмы неструктурированных данных, что замедляет развитие инфраструктуры. Центральное правительство Великобритании поставило цель построить 1.5 million новых домов к 2029 году, однако местные органы планирования сталкиваются с административными задержками из‑за большого объёма документов.

Для решения этой проблемы Ministry of Housing, Communities and Local Government (MHCLG) и Department for Science, Innovation and Technology (DSIT) расширили использование двух инструментов машинного обучения, приложения Extract и прототипа Augmented Planning Decisions (APD). О запуске этих решений по всей стране было объявлено на Google Cloud Summit London. По словам Chief AI Readiness Officer at Google DeepMind Лилы Ибрагим, система создаётся совместно с местными советами и должна сократить время принятия решений по заявкам.

Приложение Extract было разработано инженерами MHCLG и команды Incubator for AI (i.AI) с использованием Gemini foundation models. После испытаний более чем в 20 местных органах планирования инструмент развернули во всех советах Англии. Он извлекает данные из неструктурированных PDF‑документов и преобразует сотни страниц архивных материалов по планированию в структурированные цифровые наборы данных за минуты. По данным испытаний, это позволит устранить около 255 часов ручного ввода данных на каждый совет ежегодно.

Система APD выступает аналитическим помощником для сотрудников, автоматизируя ряд административных задач. Среди них, консолидация поступающих документов с предварительной обработкой накопленных данных, выявление отсутствующей информации и извлечение ключевых географических данных участка; поиск соответствующих национальных и местных правил зонирования с указанием точных ссылок на политики; а также разбор писем общественных консультаций с кратким изложением возражений заинтересованных сторон или исторических юридических прецедентов. Модели Gemini размещены на Google Cloud, где применяются средства безопасности для защиты данных и блокировки вредоносных вводов, включая prompt injection attacks.

Ключевые факты

Правительство Великобритании поставило цель построить 1.5 million новых домов к 2029 году.
MHCLG и DSIT развернули по всей стране приложение Extract и продолжают разработку прототипа Augmented Planning Decisions (APD) для автоматизации муниципальных процессов планирования.
Инструмент Extract, созданный инженерами MHCLG и команды Incubator for AI (i.AI) на базе моделей Gemini, после испытаний более чем в 20 местных органах планирования был расширен на все советы в Англии.
По данным испытаний, Extract может устранить около 255 часов ручного ввода данных на один совет ежегодно и используется для преобразования исторических PDF‑документов по планированию в структурированные цифровые данные.