Петербургские учёные начали предсказывать аварии методами машинного обучения

Учёные НИУ ВШЭ получили грант Российского научного фонда для проведения исследования, направленного на предсказание ДТП в Петербурге с использованием методов машинного обучения. Об этом сообщает газета «Петербургский дневник».

Исследователи планируют проанализировать историю ДТП в городе за последние три года, включая координаты, время и характер происшествия. Цель проекта — разработать модели, способные предсказывать место, время и типы нарушений правил дорожного движения на карте города.

— Это поможет эффективнее распределять ресурсы экстренных служб. Цель исследования — повысить безопасность дорожного движения в Петербурге. Для этого учёные изучат данные о ДТП в Петербурге за последние три года, — отметили в НИУ ВШЭ.

По окончании проекта планируется создание регрессионных и классификационных моделей. Первые будут оценивать индекс тяжести ДТП, вторые — предсказывать вероятность происшествия в различных районах города с точностью до часа. Также в разработке находится модель для прогнозирования аварий со смертельным исходом.

Доцент департамента менеджмента Школы экономики и менеджмента Евгений Антипов отметил, что уникальность проекта заключается в использовании разнообразных методов машинного обучения, включая XGBoost, Random Forest, CatBoost, нейронные сети и другие. Разделение города на зоны, учитывая расположение станций скорой помощи и постов ДПС, позволит более точно прогнозировать потребность в ресурсах в различные периоды времени.

Ранее 78.ru писал, что учёные из Политеха разработали датчики на основе серебра для обнаружения примесей.