Qostanai Smart City Hackathon · кейс №1

Jasyl

AI-мониторинг зелёных насаждений Костаная

Экран осмотра дерева в приложении Jasyl на телефоне, снятый на площадке хакатона
РольРазработка и ML — приложение и кроссплатформенные сборки, обучение модели, инференс-сервис, база и разграничение прав, офлайн-синхронизация
СтекVite · React 18 · TypeScript · PyTorch · MobileNetV3-Large · ONNX Runtime Web · Supabase · Leaflet · Capacitor 6 · Electron 33
Срок2 дня
СтатусРабочий прототип, модель считается в браузере
ПлощадкаQostanai Smart City Hackathon · кейс №1
01

Задача

Учёт зелёных насаждений ведётся на бумаге и в разрозненных таблицах. Аварийное дерево попадает в план работ уже после того, как ветка упала.

02

Решение

Житель фотографирует дерево, модель определяет состояние, объект встаёт на карту города с инвентарным номером, служба озеленения получает заявку с приоритетом. Приложение работает без интернета: снимки копятся на устройстве и уходят сами, когда связь вернётся.

03

Технические решения

  • Права — политиками Row Level Security в Postgres, а не скрытыми кнопками в интерфейсе. Политики DELETE нет ни у кого: муниципальный реестр не должен терять записи по клику.
  • Каждая запись получает client_uid на клиенте, синхронизация делает upsert по нему — повторная отправка не плодит дубли.
  • После хакатона та же модель переехала в браузер (ONNX Runtime Web): демо живёт без сервера и без холодного старта, реестр — на встроенном демо-наборе, и приложение честно помечает это плашкой.
!

Что пошло не так

  • Точность 55% — это MVP, а не продакшн. Опасные классы модель ловит уверенно (аварийные ветви — precision 0,88), но путается на паре «здоровое / болезнь». Поэтому решение подтверждает человек, а не автомат.
  • Background Sync не работает в Safari — пришлось делать три независимых триггера синхронизации, включая ручной.
  • Породу дерева модель не определяет намеренно: на нашем объёме данных достоверно определить вид по фото нельзя, а неверная порода в муниципальном реестре хуже пустого поля.
→

Результат

0фотографии в датасете, сплит по дереву 268 / 75
0,0%лучшая точность на валидации
0,00macro F1 по шести классам
0,0 МБONNX-модель для инференса на CPU

Полный цикл закрыт: собственный датасет, дообученная MobileNetV3-Large, приложение с офлайн-очередью, карта, цифровой паспорт объекта и выгрузка для акимата. Медиана уверенности модели — 0,93 на верных ответах против 0,68 на ошибочных: низкая уверенность сама помечает объект как требующий специалиста.

04

Что бы сделал иначе

Вопросы жюри и менторов оказались не про архитектуру, а про то, кто именно и в какой момент нажмёт кнопку, — и половина ответов у нас нашлась только на сцене. В следующий раз сценарий пользователя разбирается до защиты, а не во время неё.

05

Как это было

Qostanai Smart City Hackathon, 13–14 августа 2026 года, кейс №1 — интеллектуальная система мониторинга зелёных насаждений. Двое суток в зале, ночная отладка синхронизации, утренняя пересборка презентации и защита перед жюри, менторами и другими командами. Команда — три человека и два ноутбука, школа-лицей №1 Костаная.

✓

Сертификат

Qostanai Smart City Hackathon2026-08

Выдан команде, а не лично: на бланке стоит название команды — Jasyl. Подписи: региональный директор офиса МСЭ для СНГ и директор костанайского филиала фонда «Astana Hub».