Представители Научно-образовательной школы (НОШ) Московского государственного университета «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» предложили использовать «цифрового двойника» для оптимизации дорожного движения в мегаполисах. Об этом в среду, 17 августа, сообщает пресс-служба МГУ.
«Цифровой двойник» будет являться виртуальным эквивалентом многих городских систем: он позволит моделировать возможные стратегии планирования и устранения проблем до и по мере их возникновения. Также «двойник» транспортной системы позволит реализовывать решения, виртуально протестированные во многих смоделированных сценариях.
«Автомобили вносят значительный вклад в загрязнение воздуха в городах, фактически самый большой в сравнении с другими видами человеческой деятельности. Соответственно, управление транспортом в городе является одной из важнейших задач с точки зрения поддержания окружающей среды и обеспечения городского развития», - отметили в пресс-службе.
Один из примеров управления транспортом, который непосредственно влияет на экологию, - движение машин в колонне, во время которого первый автомобиль определяет скорость всех остальных. В таких автоколоннах для грузовиков только лишь за счет меньшего сопротивления воздуха экономия топлива может достигать 15 %, что приводит к снижению выбросов вредных веществ. Отмечается, что первые попытки создания таких систем были основаны на системах адаптивного круиз-контроля. Сейчас используются более сложные системы, основанные на постоянном обмене информацией, как между самими автомобилями, так и с центральным офисом.
По словам старшего научного сотрудника кафедры информационной безопасности факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ Дмитрия Намиота, город должен собирать обезличенную информацию обо всех поездках, включая тип транспортного средства, время начала (окончания) поездки и начальную (конечную) точку маршрута.
«Разумеется, вся информация о маршрутах собирается транспортными компаниями. При заказе такси маршрут является фиксированным. Компания по совместному использованию автомобилей знает, где пользователь сел в машину и где он ее оставил. Получается, что для оптимизации использования транспорта необходима та же информация, но на уровне города. Она должна поступать от разных компаний, каждая из которых может использовать свои собственные IT-системы. Соответственно, первой задачей является разработка стандартов для предоставления таких данных», - отметили в пресс-службе университета.
Дмитрий Намиот добавил, что планировщик трафика централизованной системы управления будет предупрежден об изменении условий в режиме реального времени. Встроенный искусственный интеллект будет информировать инженера о наилучшем решении, которое необходимо принять для оптимизации дорожного движения.
Ранее сообщалось, что в текущем году в 42 российских регионах внедрят интеллектуальные транспортные системы (ИТС), а до 2030 года ИТС планируют устроить в 66 городских агломерациях.
