Технический директор SIMETRA, к.э.н. Андрей Прохоров провёл для магистрантов Московского физико-технического института (МФТИ) лекцию о современных подходах к транспортному планированию, моделированию и интеллектуальным транспортным системам (ИТС). В фокусе внимания были не только классические транспортные модели, но и то, как на их основе строятся адаптивные динамические модели и цифровые двойники транспортной системы.
В ходе лекции студенты узнали о видах транспортных моделей и их практическом применении, включая агент-ориентированное имитационное моделирование (на примере MATSim), а также о системе разноуровневых моделей и роли экспертного мнения при подготовке прогнозов. На примерах проектов SIMETRA — моделей платных дорог, Сочи, Санкт-Петербурга и Москвы — были показаны масштаб задач и практическая отдача от транспортного моделирования.
Отдельный блок был посвящён отечественной платформе RITM³ — от транспортного планирования и моделирования до мониторинга и контроля в рамках ИТС. Кроме того, Андрей Прохоров разобрал кейсы применения ИИ и машинного обучения: автоматизацию и повышение качества сбора и обработки исходных данных, включая районирование и оценку социально-экономических показателей — населения и рабочих мест, прогнозирование данных детекторов и построение адаптивных динамических транспортных моделей — цифрового двойника транспортной системы.
«Будущее — за синергией data-driven и model-driven подходов: классических моделей на основе натурных обследований и больших данных. Модель остаётся необходимым базисом для принятия решений, а ИИ — важным дополнением и развитием во взаимодействии с моделями», — отметил Андрей Прохоров.
По его словам, и для моделирования, и для машинного обучения критически важны качественные данные и высококвалифицированные специалисты, а также единые форматы данных и методики оценки — без этого сложно обеспечить интеграцию разного ПО и автоматизацию процессов.
В ходе лекции студенты узнали о видах транспортных моделей и их практическом применении, включая агент-ориентированное имитационное моделирование (на примере MATSim), а также о системе разноуровневых моделей и роли экспертного мнения при подготовке прогнозов. На примерах проектов SIMETRA — моделей платных дорог, Сочи, Санкт-Петербурга и Москвы — были показаны масштаб задач и практическая отдача от транспортного моделирования.
Отдельный блок был посвящён отечественной платформе RITM³ — от транспортного планирования и моделирования до мониторинга и контроля в рамках ИТС. Кроме того, Андрей Прохоров разобрал кейсы применения ИИ и машинного обучения: автоматизацию и повышение качества сбора и обработки исходных данных, включая районирование и оценку социально-экономических показателей — населения и рабочих мест, прогнозирование данных детекторов и построение адаптивных динамических транспортных моделей — цифрового двойника транспортной системы.
«Будущее — за синергией data-driven и model-driven подходов: классических моделей на основе натурных обследований и больших данных. Модель остаётся необходимым базисом для принятия решений, а ИИ — важным дополнением и развитием во взаимодействии с моделями», — отметил Андрей Прохоров.
По его словам, и для моделирования, и для машинного обучения критически важны качественные данные и высококвалифицированные специалисты, а также единые форматы данных и методики оценки — без этого сложно обеспечить интеграцию разного ПО и автоматизацию процессов.
Поделиться в соцсетях