В Московском Политехе студенты создали умный алгоритм для прогнозирования пешеходного трафика

Студент первого курса Московского Политеха Артем Пивко в составе команды разработал решение для анализа и прогнозирования...

Студент первого курса Московского Политеха Артем Пивко в составе команды разработал решение для анализа и прогнозирования загруженности пешеходных зон. Созданный для Центра организации дорожного движения правительства Москвы алгоритм позволяет анализировать и прогнозировать пешеходные потоки в городской среде. Об этом CNews сообщили представители Московского Политеха.

Система использует искусственный интеллект для анализа данных о передвижении людей вблизи ключевых городских объектов – станций метро, автобусных остановок и жилых комплексов. Разработанное решение помогает оценить, как повлияет на пешеходные потоки строительство новых объектов городской инфраструктуры. Алгоритм также позволяет определить, где может потребоваться создание новых пешеходных маршрутов для оптимального распределения потоков людей.

«Наше решение позволяет увидеть проблемы еще до их возникновения. Если планируется строительство нового жилого комплекса, алгоритм покажет, справится ли существующая пешеходная инфраструктура с возросшим потоком людей. Система также подскажет, где могут образоваться заторы в часы пик, и предложит варианты равномерного распределения пешеходных потоков», – сказал Артем Пивко, отвечавший за разработку пользовательского интерфейса проекта.

Техническая реализация проекта основана на современном технологическом стеке. Фронтенд-часть построена на React с использованием TypeScript, серверная часть реализована на Python с применением FastAPI и PostgreSQL. Одним из ключевых технических достижений команды стала реализация умной пагинации данных на карте – система загружает только те объекты, которые находятся в пределах видимой области экрана пользователя, что существенно повышает производительность приложения при работе с большими наборами геоданных.

За разработку пользовательского интерфейса проекта отвечал Артем Пивко, который, несмотря на юный возраст – 17 лет, уже имеет опыт в программировании. Он начал писать код в 10 лет и за семь лет достиг успеха – последние три с половиной года молодой разработчик работает над коммерческими проектами.

В создании проекта участвовала команда профессионалов под названием Ekb-Team, названная в честь родного города участников – Екатеринбурга. В ее составе – специалисты, работающие в крупнейших российских компаниях: VK, «Билайн», «Яндекс» и лаборатории Высшей Школы Экономики. Команда включает двух бэкенд-разработчиков, фронтенд-разработчика, продуктового дизайнера и инженера по искусственному интеллекту. Это уже четвертая победа команды в хакатонах, что говорит о высоком уровне взаимопонимания и слаженности в работе.

Проект был создан в рамках международного хакатона. Авторами заданий выступили крупные государственные организации и ведомства, среди которых РЖД и Минздрав. На разработку решения у команды было 43 часа, за которые удалось реализовать основной функционал и подготовить презентацию проекта для экспертного жюри.

В настоящее время Центр организации дорожного движения правительства Москвы проявил интерес к дальнейшему развитию проекта, и уже состоялись первые переговоры о возможных форматах сотрудничества.