Университет ИТМО представил ИИ-систему для улучшения маршрутов городского транспорта

Особенности технологии

Как отметил руководитель проекта, директор Института дизайна и урбанистики ИТМО Сергей Митягин, ключевое преимущество ConnectPT заключается в его доступности и эффективности. Система формирует обоснованные предложения по модернизации транспортных маршрутов, используя минимальный набор информации, доступный городским планировщикам и транспортным специалистам.

Для анализа применяются открытые данные из OpenStreetMap: информация о жилых и коммерческих зданиях, их вместимости, прогнозируемой численности жителей, расположении деловых центров, промышленных объектов, мест отдыха, дорожной сети и остановочных пунктов. На основе этих данных ConnectPT создает варианты маршрутов для различных типов транспорта, учитывая пассажиропоток и связность районов, после чего оптимизирует их в сбалансированные решения.

Проблема традиционного подхода

Транспортная инфраструктура города требует регулярной корректировки для поддержания актуальности. В настоящее время профессионалы применяют специализированное программное обеспечение для моделирования и прогнозирования транспортных и пассажирских потоков через математические модели и алгоритмы. Эти системы обрабатывают множество факторов: от демографической плотности и поведенческих особенностей жителей различных районов до загруженности дорожной сети и графика движения общественного транспорта.

Однако создание таких моделей требует масштабной предварительной работы по сбору данных, включая анализ информации мобильных операторов и статистики использования транспортных карт. Подобные исследования могут стоить десятки миллионов рублей и растягиваться на несколько лет.

Возможности новой разработки

Специалисты Института искусственного интеллекта ИТМО создали решение, позволяющее за несколько часов провести оценку действующих городских транспортных маршрутов с анализом затрат пассажиров, перевозчиков и транспортного спроса. Система предоставляет конкретные рекомендации по улучшению маршрутной сети. Технология не требовательна к объему исходной информации и может строить прогнозы на основе данных о застройке и структуре дорожной сети. Такой подход помогает специалистам экономить время и средства на сборе информации и разработке транспортных решений, предотвращая реализацию необдуманных проектов.

Сервис также позволяет устанавливать приоритеты при формировании маршрутов в зависимости от целевой группы и задач. Для жителей можно минимизировать количество пересадок и время в дороге, для транспортных компаний — исключить низкорентабельные маршруты, для городской администрации — обеспечить интеграцию существующих маршрутов и ликвидировать территории без доступа к общественному транспорту. Инструмент применим для анализа транспортных систем любых населенных пунктов и регионов.