В России создана нейросеть, способная контролировать дорожный трафик. Технологию запатентовали ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) и намерены испытать ее в реальных условиях уже в этом году.
“Подписание договора о сотрудничестве начнется в мае. Собственно, когда закончится, тогда начнут внедрять”, — пояснил представитель ЮУрГУ. Он также рассказа, в чем состоит принципиальное отличие новой системы от ранее созданных.
Попытки мониторинга и контроля потоков автомобилей в городах предпринимались неоднократно. Но они упирались в техническую проблему — задержка в передаче данных составляла до 15 минут.
Уральским же ученым удалось создать программу, которая в режиме реального времени собирает и отправляет информацию о ситуации на дорогах. Одновременно за обученная нейросеть анализирует до 400 параметров. А погрешность данных составляет меньше 10%, даже в отсутствии затрат на серверное оборудование и камеры.
Нейросеть контроля за трафиком нужно еще коммерциализировать
“В настоящее время наша группа занимается разработкой методов и алгоритмов обработки big data в задачах создания единой системы принятия решения для всей транспортной системы города на основе искусственного интеллекта”, – рассказывает руководитель проекта “Умный транспорт”, доцент кафедры “Автомобильный транспорт” Политехнического института ЮУрГУ Владимир Шепелев.
“Разрабатываемая система предназначена для автоматизированного поиска и принятия к реализации максимально эффективных сценариев управления дорожным трафиком. Сбор и обработка big data в режиме реального времени позволяет интеллектуальной транспортной системе (ИТС) мгновенно оценивать текущее состояние, сигнализировать об инцидентах, прогнозировать развитие событий и принимать управленческие решения”, — добавил ученый.
В ЮУрГУ планируют коммерциализировать свою нейросеть. Она стала интересна еще во время разработки в 2019 году, когда ее апробировали на одном из перекрестков Тюмени, поясняет университет. Департамент транспорта Санкт-Петербурга тоже заинтересовался интеллектуальной системой, с помощью которой можно прогнозировать заторы, собирать и обрабатывать данные по выбросам, выделяемым автотранспортом. :///