Точность большинства систем прогнозирования пробок оставляет желать лучшего — их погрешность достигает 30%. Российские разработчики предложили решение, которое сокращает ошибку до нового минимума.
Существующие модели часто дают сбой. Если программа предсказывает 100 машин, в реальности может проехать от 70 до 130. Такая погрешность в 25-30% вызывает цепную реакцию: светофоры не справляются с неожиданным потоком и заторы растут как снежный ком, за считанные минуты перерастая в крупные пробки.
Новая система от специалистов ДГТУ демонстрирует принципиально иной результат. Ее средняя точность составляет 94%. Если модель ожидает 100 автомобилей, фактическое количество будет колебаться между 94 и 106. Алгоритм учитывает не только текущую обстановку, но и "исторические" данные — ежедневные поездки на работу, недельные циклы нагрузки.
Ключевое преимущество — умение определять приоритеты информации. Модель понимает, что внезапный снегопад или авария сейчас важнее, чем стандартное расписание движения. При этом система универсальна: для работы в любом городе мира ей достаточно данных о местном трафике.
В основе технологии — четыре компонента, которые отвечают за анализ пространственных данных, временных закономерностей и выделение наиболее важной информации. Разработчики планируют расширять список учитываемых факторов и адаптировать систему для стратегического управления дорожным движением.