ГлавнаяОбществоУченые МГУ создали ИИ-модель предотвращения давки на основе CTM и DQН

Ученые МГУ создали ИИ-модель предотвращения давки на основе CTM и DQН

Поделиться
scientificrussia.ru
Фото: scientificrussia.ru

Исследователи представили новейшую математическую систему для контроля перемещения людей в закрытых помещениях. Технология прогнозирует перемещения групп, снижает риски скоплений и управляет безопасностью через алгоритмы глубинного обучения. Разработка опубликована в трудах международной научной конференции.

Новый подход к безопасности скоплений

Обеспечение безопасности на стадионах, вокзалах и торговых комплексах требует инновационных решений. Разработанная учёными модель сочетает прогнозирование поведения толпы с возможностью оперативного управления потоками в режиме реального времени.

Адаптированная CTM-основа

В основе решения лежит модифицированная Cell Transmission Model (CTM), преобразованная для анализа людских потоков. Пространства моделируются как сеть помещений с переходами, где каждое имеет строго заданные параметры площади, предельной вместимости и текущего заполнения.

Интеллектуальное прогнозирование

Ключевым компонентом стали гарантированные оценки – динамические диапазоны возможного заполнения помещений. Эти инструменты выявляют потенциальные риски превышения критической плотности до возникновения опасной ситуации.

Сила DQN-алгоритма

"Наш симбиоз математики и машинного обучения не просто оценивает риски, а активно регулирует потоки", – подчеркивает Павел Точилин. Глубинная нейросеть DQN обучает управляющую систему принимать оптимальные решения, награждая за предотвращение скученности и применяя санкции за потенциальную давку.

Доказанная эффективность

DQN-алгоритм продемонстрировал превосходные результаты в тестах, исключая образование зон перенаселения и распределяя людей равномерно. Это принципиально снижает риски давки и оптимизирует эвакуационные сценарии.

Перспективы применения

Технология открывает возможности для интеграции в системы безопасности стадионов, транспортных терминалов и ТРЦ. Как отметила Маргарита Зайцева: "Мы работаем над улучшением идентификации параметров модели и планируем сравнение стратегий управления для максимальной адаптации в реальных условиях".

Источник: scientificrussia.ru

ИНТЕРЕСНЫЕ НОВОСТИ!

Не проходите мимо! Интересные и захватывающие новости на нашем сайте!

Последние новости

Зубной протез в бронхе: хирурги Приморья спасли пациента

Хирурги Приморского края извлекли зубной протез из дыхательных путей...

Семь коротких рабочих недель ждут россиян в 2027 году

В 2027 году россиян ждут семь коротких рабочих недель....

Реактивные дроны России застали Украину врасплох

Российские реактивные беспилотники застали вооружённые силы Украины врасплох. Стране...