Разгрузить поток людей: студенты разработали умную систему планирования пешеходных зон города
При анализе города учитываются коэффициенты объезда, плотность населения и распределение пешеходных потоков между ключевыми объектами. Ускоряет обработку данных графовая нейросеть. В результате система рассчитывает оптимальные пути с пропускной способностью до 800 человек в час, учитывая погодные условия и время суток, а также предлагает варианты разгрузки перегруженных участков через строительство новых пешеходных дорожек.
«Нам предстояло реализовать алгоритм с искусственным интеллектом, который сможет прогнозировать загруженность пешеходных дорог по отношению к важным объектам — остановкам, метро, жилым комплексам, — а также просчитать, как влияет застройка нового ЖК или станции метро на загруженность пешеходных дорог», - рассказывает Артем Пивко, соавтор проекта, студент первого курса Московского Политеха.
Техническая реализация проекта основана на Python с FastAPI и PostgreSQL — для серверной части, на TypeScript и React — для пользовательского интерфейса. Особое внимание уделено работе с большими массивами данных и динамической подгрузке объектов на карте: система запрашивает только те данные, которые попадают в область экрана пользователя, что обеспечивает быструю работу даже при высокой нагрузке.
«Я занимаюсь программированием с 10 лет, с 13 — мобильной разработкой, а с 14 - фронтенд-разработкой. Сейчас мне почти 18, и у меня уже около трех с половиной лет коммерческого опыта во фронтенд-разработке. Я самоучка, мне удобнее получать знания самостоятельно через интернет, чем на курсах», — делится Артем.
Проект был придуман и реализован в рамках международного хакатона «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект». Задания участникам давали крупные государственные организации и ведомства, такие как РЖД, Росатом и Минздрав. На подготовку решения у команды было всего 43 часа, за которые удалось разработать основной функционал и презентовать проект экспертному жюри. Победа в хакатоне принесла команде золотые медали и денежный приз в размере 500 тысяч рублей из общего призового фонда в 10 миллионов рублей.