Город один. Решений — пять.

Распределите бюджет Астаны и увидьте, кому ваши решения помогут больше всего.

HackAlem AI 2026 · Спец-трек Astana Innovations · Команда g4ymers

Проверить за 90 секунд · Скриншоты · Запустить локально · Деплой на сервер · Что работает

Один город. Два кабинета. Общая база решений и обращений.
Реальный экран приложения: готовый пример из задания, 95 из 100 единиц бюджета, Score 52.56 → 56.54.

Школа в Нуре, чистое топливо в Сарыарке, освещение улиц — у каждого решения есть цена и срок, а у районов разные потребности. E-AkimAI позволяет проверить такой выбор до того, как он станет расходом городского бюджета.

Вы выбираете пять инициатив на интерактивной карте. Симулятор проверяет ограничения, рассчитывает эффект и показывает изменения по районам. Формула учитывает и общий результат, и самый слабый район: развитие одного центра не компенсирует все оставшиеся проблемы.

Житель отмечает проблему на карте → аким видит обращение → проверяет варианты развития города. Оба кабинета используют общую базу и единый тёмный интерфейс E-AkimAI. Создать обращение можно в три шага, без QR-кода.

100 единиц бюджета · 5 районов · 14 мероприятий · 10 показателей · 2 года моделирования

Числовые данные синтетические, из задания хакатона. Результат описывает учебную модель, а не прогноз реального развития Астаны.

Приложение в действии

Скриншоты сделаны в работающем приложении. Нажмите на изображение, чтобы рассмотреть интерфейс.

Аким: пять решений и понятная проверка плана

Житель: обращение начинается с точки на карте

Место → описание → проверка → отправка. QR-код необязателен. После отправки заявка появляется в личном списке и кабинете акима, а рейтинг района учитывает новую проблему.

Проверьте результат за 90 секунд

После запуска откройте кабинет акима и войдите своей локальной учётной записью.

1. На стартовом экране нажмите «Попробовать готовый пример». Приложение выберет пять мер за 95 единиц. Для собственного плана нажмите «Начать сценарий».
2. Просмотрите инициативы и выбранный план в одной панели → «Проверить план». Здесь видны районы, стоимость и предварительный Score.
3. Нажмите «Завершить и сохранить». Откроется итог: Score, изменения по районам, критические показатели и объяснение расчёта.
4. Перезагрузите страницу → «Сохранённые». Откройте сценарий: решения и результат сохранены в PostgreSQL.

Контрольный набор: M7 — школа и детсад, M8 — поликлиника, M10 — освещение и камеры в Нуре; M12 — цифровые обращения по городу; M5 — чистое топливо в Сарыарке. Это пример из датасета, а не заявление об оптимальном наборе мер.

Для проверки чувствительности модели начните новый сценарий и измените меры или район. Для проверки ограничений попробуйте совместить автобусные полосы M1 и ЛРТ M3: система объяснит, почему набор недопустим.

Почему это полезно

• Решения имеют видимые последствия. Карта связывает инициативы с конкретными районами, а сравнение показывает, где выросли показатели и где сохранились проблемы.
• Компромиссы входят в модель. Учтены стоимость, задержка эффекта, синергии, несовместимости и отрицательные последствия отдельных мер.
• Результат можно воспроизвести. Одинаковые исходные данные и решения дают одинаковый Score. Сценарии сохраняются и доступны для повторного просмотра.
• Жители показывают, где нужна помощь. Обращения поступают в общий кабинет акима; рейтинг по обращениям и ML-рекомендации выделяют проблемные адреса.

Что работает в этой версии

Что делает AI сейчас: локальный классификатор обучается на 32 синтетических примерах по 8 темам и предлагает действия для повторяющихся проблем по конкретным адресам. При низкой уверенности требуется проверка на месте. Качество на реальных обращениях ещё не оценено. Панель «Предложения ИИ» показывает эти рекомендации; внешний AI API для неё не нужен.

Численный Score рассчитывается кодом. Серверные explanations формируются правилами. LLM, которая объясняет сильные стороны и компромиссы сценария по готовым числам, остаётся отдельным этапом интеграции.

Обращения и симулятор используют общий backend. Рейтинг по обращениям и сценарный Score — разные оценки: обращение само по себе не изменяет Score симуляции, а выбор мероприятия не закрывает обращение автоматически. Коэффициенты рейтинга — прозрачная стартовая настройка, не официальная оценка районов.

Сценарий проверки: житель → аким

1. В кабинете жителя откройте «Сообщить о проблеме» → карту. Укажите точку в одном из пяти районов, заполните адрес и подтвердите место.
2. Добавьте описание, направление и срочность → «Проверить обращение» → «Отправить обращение». Камера, GPS и QR для этого пути не нужны.
3. Откройте «Мои обращения»: заявка находится в личном списке. Активные обращения других жителей скрыты; публичный журнал показывает решённые.
4. В кабинете акима откройте «Обращения», выберите район и обработайте заявку. Проверьте её статус у жителя через «Обновить список».
5. В панели района акима посмотрите рейтинг по обращениям, а в «AI» — предложения по темам и адресам. Эффект выбранных инициатив проверяется отдельно, в сценарии развития.

Запуск

Основной сценарий проверки — кабинет акима + Java API + PostgreSQL. Команды выполняются из корня скачанного или клонированного репозитория, если не указан переход в другую папку.

Вариант 1. Windows — проверенный локальный путь

Нужны Node.js 22.18+, Java 21+, PostgreSQL 18 и PowerShell 7. Maven загружается через wrapper. При первой установке зависимостей требуется интернет.

В первом терминале PowerShell 7:

.\backend\scripts\start-local-db.ps1
cd backend
.\mvnw.cmd package
cd ..
.\backend\scripts\start-api.ps1

Скрипт создаст отдельную локальную БД на порту 55432. Flyway автоматически загрузит 5 районов, 10 показателей и 14 мероприятий. Если PostgreSQL установлен по другому пути, передайте -PostgresBin 'D:\PostgreSQL\18\bin' первому скрипту.

Во втором терминале, из корня:

cd akim
npm ci
npm run dev

Откройте http://localhost:3000. Email и пароль акима создаются при первом запуске и находятся в полях akimEmail и akimPassword файла .local/dev-config.json. Файл локальный и исключён из Git. Регистрировать жителя для входа в кабинет акима не нужно.

Проверка доступности API и БД: http://localhost:8080/api/health.

docker compose up --build -d

cd akim
npm ci
npm run dev

cd citizen/my-app
npm ci
npm run dev -- --port 3001

BACKEND_URL=http://127.0.0.1:8080

Деплой на сервер

Полный пошаговый гайд → docs/DEPLOYMENT.md

Основной путь — Ubuntu VPS + Docker Compose + Caddy с HTTPS. На сервере работают PostgreSQL, Java API и два Next.js-приложения. Кабинеты открываются на отдельных поддоменах, а API и база доступны внутри контейнерной сети.

В гайде: подготовка сервера и DNS, установка Docker, заполнение переменных окружения, первый запуск и вход акима, проверка работоспособности, логи, обновление, резервные копии, восстановление и типичные ошибки.

Для хостинга нужны два работающих Next.js-сервера: авторизация использует серверный BFF и HttpOnly-cookie. Статического экспорта недостаточно. В production требуется HTTPS. Локальный compose.yml запускает API и БД; полный серверный стек описан отдельно в deploy/.

Архитектура

flowchart LR
    A[Кабинет акима · Next.js] --> B[Next.js BFF · HttpOnly-cookie]
    B --> C[Java 21 · Spring Boot]
    C --> D[(PostgreSQL · Flyway)]
    C --> E[Валидатор + расчёт Score]
    F[Кабинет жителя · Next.js] --> H[Next.js BFF · citizen cookie]
    H --> C
    C --> I[Рейтинг обращений + Naive Bayes]
    E -. планируется .-> G[LLM · объяснение сценария]

Пунктиром обозначен запланированный LLM-разбор; оба кабинета и локальный ML используют общий работающий API.

Как считается результат

Score = 0.7 × средняя оценка по населению
      + 0.3 × оценка самого слабого района
      − число показателей ниже 40

Модель поощряет развитие города и поддержку отстающих районов. Каждый показатель строго ниже 40 отнимает один балл. Эффекты мероприятий учитывают задержку запуска на горизонте 8 кварталов; синергии добавляются отдельно, показатели ограничены диапазоном 0–100.

Сервер проверяет ровно 5 уникальных мер, стоимость не больше 100, не больше 2 мер одного направления, обязательный район локальной меры и все несовместимости. Черновик допускает меньше пяти мер, завершение — только полный допустимый набор. Выбирать по одной мере каждого направления не требуется.

Контрольные значения без округления: исходный Score 52.55768, пример из задания 56.54307. Округление применяется при отображении.

Проверки и код

Фронтенд и тесты модели:

cd akim
npm ci
npm test
npm run lint
npm run build

Тесты Java из папки backend: ./mvnw test на Linux/macOS или .\mvnw.cmd test на Windows. Настройка тестов с настоящей БД описана в документации backend. HTTP-тесты требуют отдельного запуска окружения; обычный запуск тестов не означает прохождения интеграционных проверок.

HTTP-тесты фронтенда акима включаются через AKIM_API_TEST=1, AKIM_TEST_EMAIL и AKIM_TEST_PASSWORD для отдельной тестовой учётной записи; необязательный AKIM_FRONTEND_URL по умолчанию равен http://localhost:3000. Проверки жителя и цепочки «обращение → аким → рейтинг → решение» запускаются последовательно командой npm run test:integration из citizen/my-app с переменными из инструкции тестирования. Оба frontend должны обращаться к одному отдельному тестовому backend и БД: проверки создают жителей, обращения и сценарии.

Проверяются контрольный пример, бюджет, число и уникальность мер, район воздействия, ограничения направлений, несовместимости, лаги, синергии и критический порог.

Источники

• Задание «Аким на 5 часов» — требования и критерии оценки.
• Датасет районов — синтетические показатели, меры, веса и формула.
• Карта: предоставленный SVG на основе © OpenStreetMap contributors, ODbL. Происхождение геометрии и подготовка подложки описаны в документации карты.

E-AkimAI · g4ymers · HackAlem AI 2026 · Astana Innovations