Представители НОШ МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» предложили концепцию решения задач цифровой урбанистики. Для созданной концепции также была разработана архитектура открытой платформы, которая анализирует транспортные данные.
Население планеты продолжает увеличиваться. Вместе с этим растет и степень урбанизации населения. По прогнозам ООН к 2050 году степень урбанизации достигнет почти 70%. Одним из главных факторов, обеспечивающим комфортную жизнь в городах, являются развитые транспортные системы. Транспорт должен меняться вместе с городом, отвечая запросам его жителей.
«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», – рассказал аспирант кафедры информационной безопасности факультета ВМК МГУ Марк Булыгин.
Ранее основными источниками данных о транспортных потоках были переписи населения, опросы, а также ручной подсчет пассажиров при помощи счетчиков. В настоящее время развитие технологий хранения и обработки больших данных делает доступной информацию из более актуальных источников.
Каждый раз, когда пассажир прикладывает свою транспортную карту к считывателю в метро или автобусе, информация об этом фиксируется и может быть использована для анализа транспортных потоков. Кроме того, почти каждый житель города постоянно носит с собой мобильный телефон. Во время работы каждый сотовый телефон обменивается информацией о времени и задержке прохождения сигнала с базовыми станциями. По этим данным сотовые операторы могут устанавливать примерное местоположение устройств. Собирая такую информацию в течение дня, сотовые операторы могут предоставлять ученым измерения транспортных потоков между районами города.
Наличие базовых станций сотовых операторов в метро позволяет использовать новые возможности по подсчету транспортных потоков между станциями метрополитена. Ученые отмечают, что за сохранность персональных данных можно не переживать, так как данные обрабатываются таким образом, что исследователям доступна только информация об общем транспортном потоке, а не о персональных поездках.
«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», – подчеркнул старший научный сотрудник кафедры информационной безопасности факультета ВМК МГУ Дмитрий Намиот.
Помимо анализа происшествий при помощи данной платформы будет возможно получение отчетов об открытии новых транспортных объектов, например станций метро. «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», – добавил Марк Булыгин.
В настоящее время существует множество платформ для решения задач цифровой урбанистики на основе транспортных данных. Такие платформы активно разрабатываются во всем мире. Главным преимуществом предложенной платформы является её открытость. Это свойство платформы позволит разработчикам динамически расширять функциональность системы новыми решениями во время ее работы без необходимости создания новой системы 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», – поделились ученые.