ИИ прогнозирует задержки на железных дорогах

Ученые из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (UIUC) использовали реальные данные Британских железных дорог и модель искусственного интеллекта, чтобы лучше прогнозировать задержки в железнодорожных сетях. Результаты исследования представлены на Международной конференции IEEE 2020 по интеллектуальным транспортным системам.

За последние 20 лет количество пассажиров, путешествующих по британской железнодорожной сети, почти удвоилось и составило 1,7 миллиарда ежегодно. Очевидно, жители Великобритании полагаются на железнодорожное сообщение и задержки в движении могут нарушить планы многих.

«Мы хотели изучить эту проблему, используя наш опыт работы с графовыми нейронными сетями», — объясняет Хай Тран, член факультета аэрокосмической инженерии UIUC. — Это особый класс моделей искусственного интеллекта, которые фокусируются на данных, представленных в графовых областях».

Графовая нейронная сеть (англ. Graph Neural Network, GNN) — тип нейронной сети, которая напрямую работает со структурой графа. Типичным применением GNN является классификация узлов. Концепция графовой нейронной сети была впервые предложена в 2009 году в работе, которая расширила существующие нейронные сети для обработки данных, представленных в графовых областях.

Граф — это структура данных, состоящая из двух компонентов: вершин и ребер. Граф G описывается множеством вершин (узлов) V и ребер E.

Использование GNN позволяет работать с данными графов, без предварительной обработки. Такой подход позволяет сохранить топологические отношения между узлами графа.

Ученые применили модель свёрточной сети с пространственно-временным графом для прогнозирования задержек в пределах одной из самых нагруженных частей британской железнодорожной сети.

«По сравнению с другими статистическими моделями, эта модель превосходит всех в плане прогнозирования задержек до 60 минут», — подчеркивает Тран. 

Предоставлено: Департамент аэрокосмической техники Университета Иллинойса.

На Международной конференции IEEE 2020 по интеллектуальным транспортным системам было представлено исследование «Прогнозирование задержек на железных дорогах с помощью свёрточных сетей с пространственно-временным графом», написанное Джейкобом С.В. Хеглундом, Панукорном Талеонгпонгом, Саймоном Ху и Хай Т. Траном.

Читать также

Ледник «Судного дня» оказался опаснее, чем думали ученые. Рассказываем главное

Ученые нашли быстрый путь по Солнечной системе

Найдено предполагаемое царство исчезнувших хеттов. Что обнаружили археологи?

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Больше миллиона Гбит в секунду: японцы побили рекорд скорости передачи данных по оптоволокну
Новости
Хаос во благо: физики создали новый инструмент для квантового мира
Наука
Hugging Face выпустила недорогих человекоподобных роботов с открытым кодом
Новости
Китайский аккумулятор для электромобиля выдержал наезд 36-тонного танка
Новости
Воспитанники детских домов изучат основы работы с нейросетями
Новости
Четвероногий робот из Цюриха научился играть в бадминтон с людьми
Новости
В MIT раскрыли механизм набора веса из-за жирной пищи и как обратить его вспять
Наука
60 000 лет рядом: ученые выяснили, кто стал первым паразитом человека
Наука
Ректора Университета Иннополис избрали членом-корреспондентом РАН
Иннополис
В Корее робопса научили паркуру и бегу по стенам: посмотрите, что он может
Новости
Древний череп «человека-муравья» нашли в Аргентине
Наука
На селфи марсохода попал неожиданный объект: его заметили не сразу
Космос
Посмотрите на двух морских коньков, которых застукали за «поцелуем» в океане
Наука
Почти 10 000 роутеров Asus тайно заразили: как проверить свой и защититься
Новости
Ракета будет доставлять товары с AliExpress за час по всему миру: ее испытали в Китае
Новости
В России пригрозили «душить» иностранные сервисы: кто в опасности
Новости
Boston Dynamics усовершенствовала систему восприятия гуманоидного робота Atlas
Новости
Наклейка на лоб анализирует мозговые волны и предсказывает переутомление
Наука
Посмотрите на робота-трансформера, который меняет форму прямо в полете
Новости
Китай отправил миссию за образцами горных пород с квазиспутника Земли
Космос