Российские учёные создали дорожного "оракула"

🧠 Компьютерные модели, которые сегодня используются для прогнозирования количества машин на дорогах, работают с ошибкой до 25–30%. То есть, если программа предсказывает появление 100 машин, то в реальности их может проехать от 70 до 130.
📍 Это приводит к заторам на светофорах, сужениям трасс и неэффективным решениям в управлении транспортом.
⚙️ Российские учёные разработали систему, которая в 4–5 раз точнее современных моделей прогнозирует трафик на отдельных участках дорог. Средняя точность программы — 6%: если ожидается 100 машин, то проедет от 94 до 106. Модель учитывает ежедневные пиковые нагрузки — утренние и вечерние часы.
🔬 Секрет универсальности и точности — в четырёх компонентах: • Сверточные нейронные сети • Рекуррентные сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) • Механизм внимания • Алгоритм оптимизации
Они анализируют пространственные данные, выделяют ключевые закономерности и помогают предсказывать поведение транспорта во времени.
🚦 В будущем систему планируют расширить и адаптировать для управления дорожным движением — чтобы города стали умнее, а дороги свободнее.
#Наука #Инновации #ВекторПобеды