Разработка ученых МГУ поможет кардинально изменить городской транспорт

Концепцию решения задач цифровой урбанистики, для которой была разработана архитектура открытой платформы, анализирующей данные городского транспорта, предложили специалисты научно-образовательной школы (НОШ) «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» МГУ, 22 мая сообщает портал «Научная Россия» со ссылкой на пресс-службу университета.

Рост населения Земли сопровождается еще более быстрым ростом городов. Согласно прогнозам ООН, к 2050 году урбанизация населения достигнет почти 70%. При этом важным фактором, характеризующим комфортность проживания в городе, является соответствие его транспортной системы потребностям горожан.

Транспорт должен меняться вместе с городом, чтобы отвечать запросам его жителей, считают разработчики концепции.

Аспирант кафедры информационной безопасности Факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ Марк Булыгин рассказал о проводимой работе:

«В рамках наших исследований мы разрабатываем открытую платформу для анализа транспортных данных, которая поможет городским службам принимать меры по изменению транспортной сети города своевременно и в нужном объеме».

Если ранее такой анализ транспортных потоков проводился с использованием данных переписи городского населения, опросов и результатов ручного подсчета пассажиров при помощи сотрудников-счетчиков, то сейчас существующие технологии хранения и обработки больших данных позволяют получать информацию из более актуальных источников.

Одним из таких источников являются данные, которые фиксируются в момент прикладывания пассажиром транспортной карты к считывателю в метро или автобусе. Другим — информация, получаемая от сотовых операторов.

Поскольку почти каждый горожанин постоянно носит с собой мобильный телефон, а во время работы все сотовые телефоны обмениваются информацией о времени и задержке прохождения сигнала с базовыми станциями, то по этим данным можно установить примерное местоположение устройств.

Сотовые операторы могут собирать такую информацию в течение дня и предоставлять ее ученым для измерения транспортных потоков между районами города. Аналогично, для подсчета транспортных потоков между станциями метрополитена могут использоваться данные, полученные от базовых станций сотовых операторов в метро.

Ученые подчеркивают, что такая информация содержит лишь информацию об общем транспортном потоке, а не о поездках отдельных граждан.

Старший научный сотрудник кафедры информационной безопасности ВМК МГУ Дмитрий Намиот отметил:

«Наша платформа может помочь транспортным службам в случае возникновения различных инцидентов. Допустим, в одном из тоннелей метро произошло задымление. Машинист поезда сообщил об этом инциденте. По данному участку метрополитена в целях безопасности необходимо прекратить движение поездов и запустить компенсационные автобусы. Благодаря нашей платформе оператор сможет быстро узнать количество пассажиров, на которых повлияет данный инцидент, а затем рассчитать необходимое количество компенсационных автобусов и интервалы их движения».

Платформа поможет также оценить влияние запуска новых транспортных объектов, например станций метро или новых маршрутов городского транспорта.

«Благодаря нашей платформе сотрудники транспортных служб оперативно смогут увидеть, какие действующие станции разгружены открытием новой станции. Эта информация может оказаться полезной при планировании расписания поездов», — пояснил Марк Булыгин.

Различных платформ для решения задач цифровой урбанистики на основе транспортных данных создано уже достаточно много, но, как отмечают ученые МГУ, главным преимуществом предложенной ими платформы является ее открытость. Это позволит разработчикам дополнять и расширять функции системы в процессе ее работы, а не создавать новую систему целиком.

«Мы планируем и далее развивать нашу платформу, добавив в неё возможности анализа данных не только из метро и автобусов, но и систем каршеринга, аренды самокатов и велосипедов», — сообщили о своих планах ученые.

Результаты исследования авторы представили в докладе «Об автоматизированной генерации отчетов в открытой платформе анализа транспортных данных» на Всероссийской конференции «Ломоносовские чтения-2023», проходившей в МГУ.