Ученые создали дорожный «оракул», предсказывающий пробки с точностью в 94%

Новая система от ученых ДГТУ в разы точнее существующих аналогов, и обещает стать мощным инструментом в борьбе с городскими заторами. В Ростове-на-Дону создали настоящего цифрового «оракула» для дорог. Разработка ученых Донского государственного технического университета способна с высокой точностью предсказывать, сколько автомобилей появится на том или ином участке улиц. В отличие от нынешних моделей, чьи ошибки в 25-30% часто приводят к неэффективной работе светофоров и цепной реакции заторов, ростовская система ошибается в среднем лишь на 6%. Это значит, что при прогнозе в 100 машин в реальности проедет от 94 до 106, что позволяет гораздо надежнее планировать дорожное движение. Программа сама определяет ключевые факторы, влияющие на трафик, и умеет учиться на истории. Она помнит о ежедневных «часах пик», когда люди едут на работу и домой, и учитывает эти повторяющиеся циклы. При этом модель интеллектуально расставляет приоритеты: если внезапно начинается снегопад или происходит авария, система понимает, что эта новая информация сейчас важнее устоявшихся расписаний. Универсальность алгоритма позволяет адаптировать его для любого города – от Ростова-на-Дону до Москвы или Пекина, просто обучив на местных данных. В будущем разработчики планируют научить свою систему не только предсказывать трафик, но и предлагать оптимальные стратегии для управления им.