Для оптимизации дорожного движения в мегаполисах предложено использовать «цифровой двойник» - Поиск - новости науки и техники
Поиск - новости науки и техники

Для оптимизации дорожного движения в мегаполисах предложено использовать «цифровой двойник»

17.08.2022

Представители Научно-образовательной школы (НОШ) МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» продемонстрировали, как «цифровой двойник», являясь виртуальным эквивалентом многих городских систем, позволит управляющей организации (например, городскому департаменту транспорта) моделировать возможные стратегии планирования и устранения проблем до и по мере их возникновения. Также цифровой двойник транспортной системы позволит реализовывать решения, виртуально протестированные во многих смоделированных сценариях. Результаты исследования, выполненного вместе с сотрудниками Российского университета транспорта, представлены в сборнике Earth and environmental science.

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.

Одним из примеров управления транспортом, который непосредственно влияет на экологию, является движение автомобилей в колонне, во время которого первый определяет скорость всех остальных. Было замечено, что в таких автоколоннах для грузовиков только лишь за счет меньшего сопротивления воздуха экономия топлива может достигать 15%. Соответственно, снижаются и выбросы вредных веществ. 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.

«Это означает, что город должен собирать информацию обо всех поездках, и не только в историческом контексте, но и в режиме реального времени. Информация должна быть обезличена с точки зрения пользователей, но включать тип транспортного средства, время начала (окончания) поездки и начальную (конечную) точку маршрута», — отметил старший научный сотрудник кафедры информационной безопасности факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ Дмитрий Намиот.

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.

В целом, нынешние возможности слежения в городах неизбежно вызывают вопросы о конфиденциальности. В Москве городские власти собирают (с помощью операторов связи) достаточно большой набор данных о перемещениях абонентов мобильной связи в регионе. Эта информация затем используется для анализа перемещений и планирования транспортных систем, но технически такие данные могут быть использованы и в режиме реального времени.

«Планировщик трафика централизованной системы управления будет предупрежден об изменении условий в режиме реального времени, поскольку потоки данных в реальном времени постоянно перерисовывают цифровую территорию. Встроенный искусственный интеллект будет информировать инженера о наилучшем решении, которое необходимо принять», — пояснил Дмитрий Намиот.

 

Пресс-служба МГУ

Фото: mychinaexpert.ru

 

 

Нет комментариев

Загрузка...
Новости СМИ2