Система должна помочь собрать данные о загрузке транспорта и поможет в оптимизации транспортного движения
Российские ученые разработали технологию, которая позволит более точно определять загруженность общественного транспорта и своевременно выпускать дополнительные рейсы по маршрутам
Фото: Andrew Vjivii
Учёные из НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» представили концепцию для решения задач цифровой урбанистики. Они разработали открытую платформу, которая анализирует транспортные данные и помогает городским службам принимать решения по изменению транспортной сети города. Исследования ООН показывают, что урбанизация продолжает расти, и транспортные системы должны развиваться вместе с городами, чтобы обеспечить комфортную жизнь жителей.
Раньше информация о транспортных потоках собиралась с помощью переписей, опросов и ручного подсчёта. Но с развитием технологий мы можем использовать более современные источники данных, такие как информация с транспортных карт и мобильных телефонов. Эти данные могут быть использованы для анализа транспортных потоков и помочь учёным и городским службам в принятии решений, связанных с оптимизацией транспортной сети и обеспечением безопасности горожан.
Открытая платформа предоставляет возможности для решения различных задач в сфере транспорта. Например, в случае инцидента, такого как задымление в метро, она позволяет быстро оценить количество пассажиров, на которых повлияет инцидент, и принять соответствующие меры, например, организовать компенсационные автобусы. Кроме того, платформа может быть использована для отслеживания загруженности станций метро и планирования расписания поездов. Главное преимущество этой платформы заключается в её открытости, что позволяет динамически расширять её функциональность и улучшать городскую инфраструктуру.
В будущем учёные планируют расширить возможности платформы, включив анализ данных не только из метро и автобусов, но и из других видов транспорта, таких как каршеринг, аренда самокатов и велосипедов. Это позволит ещё более эффективно использовать данные для оптимизации транспортной сети и улучшения мобильности городского населения. Все это способствует развитию современных городов и повышению качества жизни их жителей.