# КМДА будує цифрового двійника Києва для прогнозу катастроф > КМДА розробляє цифрового двійника Києва на основі ШІ, який прогнозуватиме катастрофи та розраховуватиме маршрути евакуації ще до надзвичайної ситуації. - Опубліковано: 11 серпня 2026 р. (2026-08-11T16:19:28.584082+00:00) - Розділ: Практика - На основі публікації: [Speka](https://speka.ua/index.php/technologies/n42570-py17yg) - Видання: AiiN (https://aiin.news) - URL: https://aiin.news/article?slug=%D0%BA%D0%BC%D0%B4%D0%B0-%D0%B1%D1%83%D0%B4%D1%83%D1%94-%D1%86%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D0%B4%D0%B2%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0-%D0%BA%D0%B8%D1%94%D0%B2%D0%B0-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D1%83-%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D1%84 --- КМДА розпочала розробку цифрового двійника Києва — цифрової моделі міста, яка за допомогою алгоритмів ШІ прогнозуватиме катастрофи та розраховуватиме маршрути евакуації ще до того, як подія станеться. [За даними Speka](https://speka.ua/index.php/technologies/n42570-py17yg), проєкт передбачає аналіз масивів міських даних для підвищення безпеки й ефективності управління. Для міста, яке два з половиною роки живе під ракетними та дроновими ударами, ідея не виглядає футуристичною забаганкою. Кожна повітряна тривога — це, по суті, задача реального часу: куди підуть люди, які маршрути перевантажені, де найближче укриття з вільними місцями. Зараз це рахують переважно вручну або за спрощеними моделями. Цифровий двійник обіцяє замінити здогадки симуляцією. Але за красивою назвою ховається класична інженерна задача — інтеграція десятків розрізнених джерел даних у одну модель, яка встигає рахувати швидше, ніж розвивається подія. Це саме той тип проєкту, де 90% складності — не в ШІ, а навколо нього. ## Що конкретно планує КМДА? Йдеться про цифрову модель Києва, яка обробляє міські дані — від інфраструктурних мереж до історії надзвичайних ситуацій — і на їх основі прогнозує сценарії катастроф та оптимальні шляхи евакуації населення. Ключова відмінність від звичайної карти чи GIS-системи в тому, що двійник не просто показує статичний стан міста, а симулює його поведінку в динаміці: як зміниться завантаженість доріг, якщо закрити один міст, скільки часу знадобиться для евакуації району при конкретному сценарії загрози. Наразі публічно відомі лише загальні контури: технології ШІ для аналізу даних і прогнозування подій, фокус на катастрофах та евакуації. Деталей про архітектуру, підрядників чи терміни запуску джерело не наводить — і це типово для ранньої стадії муніципальних ІТ-проєктів в Україні. ## Як подібні системи вже працюють в інших містах? Концепція цифрового двійника міста не нова: Сінгапур із проєктом Virtual Singapore будує 3D-модель країни ще з 2014 року, а Шанхай використовує систему City Brain для управління трафіком і аварійними службами на основі даних із тисяч сенсорів. Спільна риса успішних кейсів — вони починалися не з прогнозування катастроф, а з рутинних задач на кшталт керування трафіком чи комунальними мережами, і лише потім нарощували складніші моделі. Це важливий орієнтир для київського проєкту: системи, які одразу беруться за найскладніший сценарій — прогноз катастрофи й евакуацію мільйонів людей, — ризикують застрягти на етапі пілоту. Ефективніший шлях зазвичай пролягає через: - консолідацію базових реєстрів (адреси, інфраструктура, транспорт) в єдиному форматі; - простіші прогнозні моделі — завантаженість доріг, чергу в укриттях — з живою перевіркою на реальних тривогах; - поступове підключення сенсорів і зовнішніх даних (погода, енергосистема, мобільний трафік); - лише потім — комплексні сценарії катастроф із кількома змінними одночасно. ## Що під капотом і де тут реальна складність для AI-білдерів? Технічно найважча частина такого проєкту — не сама модель прогнозування, а конвеєр даних, який її живить. Цифровий двійник вимагає постійного потоку геопросторових даних, показників з IoT-сенсорів, історії інцидентів і оперативної інформації від служб — і все це має надходити з прийнятною затримкою, інакше прогноз запізнюється відносно самої події. У практиці проєктів цифрових двійників міст саме тут — на етапі очищення, синхронізації та актуалізації даних із десятків відомчих систем — витрачається основна частина бюджету й часу, а не на тренування ML-моделей. Другий шар складності — довіра до прогнозу. Модель евакуації, яка помиляється в мирний час, коштує незручності; та сама помилка під час реальної загрози коштує життів. Це означає, що систему не можна запускати як «чорну скриньку» — потрібні пояснювані сценарії, ручне підтвердження критичних рекомендацій і постійне тестування на історичних та навчальних тривогах, перш ніж довіряти їй маршрутизацію людей наживо. ## Висновок AiiN Наша теза: цінність цифрового двійника Києва визначатиметься не якістю алгоритмів прогнозування, а швидкістю, з якою місто зможе звести розрізнені дані комунальних служб в один живий шар — це переважно організаційна, а не модельна задача. Для AI-білдерів, які працюють із муніципальними чи інфраструктурними замовниками, кейс Києва — гарне нагадування: продавайте спершу конвеєр даних і просту прогнозну модель із видимим результатом, а не обіцянку «цифрового двійника всього міста» в один етап. Саме так масштабуються City Brain та Virtual Singapore, і саме так, найімовірніше, доведеться діяти й КМДА. ## Чи вже є прототип цифрового двійника Києва? На момент публікації джерело повідомляє лише про старт розробки, без деталей про готовність прототипу, підрядника чи дату запуску пілотної версії. ## Чим цифровий двійник відрізняється від звичайної карти міста? Звичайна GIS-карта показує статичний стан інфраструктури, тоді як цифровий двійник симулює динаміку — як зміниться ситуація в місті за конкретного сценарію, наприклад руйнування мосту чи масової евакуації району. ## Чи можна впровадити подібну модель в інших українських містах? Технічно так, але лише за наявності якісних базових реєстрів інфраструктури й транспорту — без них будь-яка прогнозна модель катастроф працюватиме на неповних або застарілих даних. --- Теги: AI, цифровийдвійник, Київ, smartcity, КМДА, urbantech Джерело: AiiN — https://aiin.news/article?slug=%D0%BA%D0%BC%D0%B4%D0%B0-%D0%B1%D1%83%D0%B4%D1%83%D1%94-%D1%86%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D0%B4%D0%B2%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0-%D0%BA%D0%B8%D1%94%D0%B2%D0%B0-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D1%83-%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D1%84. Цитуючи, посилайтесь на канонічний URL.