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

Легитимный референдум о Конституции Казахстана успешно завершен

Всенародное волеизъявление о новой Конституции Республики Казахстан успешно...

Анатолий Рэцой возглавил ДОСААФ Приморья при поддержке Кожемяко

12 марта состоялась значимая для всего Приморского края...

Госавтоинспекция Владивостока выявила нарушение ПДД владельцем Subaru

13 марта сотрудники Госавтоинспекции Владивостока успешно выявили и...