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
Японский лунный модуль подлетел к Луне и сфотографировал спутник вблизи
Космос
Дикие рыбы способны запоминать и узнавать дайверов, показал эксперимент
Наука
НАСА почти на 40% повысило риск падения на Землю астероида, способного уничтожить город
Космос
Биоинженеры создали из мидий и слизи антибактериальный клей
Наука
Телескоп с «глазом лобстера» обнаружил редкую двойную звездную систему
Космос
Solar Orbiter приблизится к Венере, чтобы подняться к полюсу Солнца
Космос
В Китае объединили солнечную энергетику с выращиванием морских огурцов
Новости
Какие навыки нужны системному аналитику
Технологии
Появление речи связали с эволюцией одного белка
Наука
Для запрещенной соцсети проложат крупнейший в мире подводный кабель
Новости
Илон Маск представил Grok 3 — ИИ нового поколения с мощным дата-центром
Новости
Эксперты проверили «чудо» со статуей Девы Марии: что показал ДНК-тест
Наука
Время может двигаться вперед и назад одновременно: что выяснили физики
Наука
Космологический принцип Вселенной поставили под сомнение
Космос
Ядерные часы могут появиться в России уже в 2030 году  
Наука
Эмоции животных теперь можно определить с помощью ИИ
Новости
Создан переключатель генов для клеточной терапии на основе пластыря
Наука
Ученые предположили, что разумная жизнь на Земле — закономерность, а не случайность
Наука
Ледяные шапки на Земле — редкая аномалия, заявляют учение
Наука
OpenAI обновила правила ChatGPT, чтобы сократить «цензуру» в спорных вопросах
Новости