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
На спутнике Сатурна обнаружили аномалию: реки Титана не образуют дельт
Космос
Марсоход обнаружил крупные углеродные отложения на Марсе
Космос
Посмотрите на детальные 3D-модели остатков от взрывов сверхновых
Космос
Крошечные спутники НАСА наблюдали солнечную корону и солнечный ветер
Космос
Хирурги провели пересадку, при которой сердце не переставало биться
Наука
Найдены странные материалы, которые нарушают законы термодинамики
Наука
VR-приложение для снижения тревожности сделали студенты из Чечни
Наука
1 Гб за 3 секунды: китайцы представили флеш-память, которая быстрее оперативки
Новости
Уничтожать нельзя оставить: в России придумали, что делать с борщевиком
Наука
На этой планете нашли признаки жизни: теперь мы знаем, как она выглядит
Космос
Мошенники стали использовать символы Пасхи в схемах в Telegram: как защитить себя
Новости
Китай вывел на максимум экспериментальный ториевый реактор: США это не удалось
Наука
Discord вводит проверку пользователей с помощью биометрии: как это будет работать
Новости
«Солнцезащитный крем» и одежда могли помочь Homo sapiens пережить неандертальцев
Наука
Эта частица раскроет тайну невидимой Вселенной: физики впервые создали ее аналог 
Космос
Климатические аномалии помогли варварам завоевать римскую Британию
Наука
Ответ найден: как крокодилам удалось пережить два массовых вымирания
Наука
Оказалось, кошки не такие уж древние, как все считали
Наука
Терапия стволовыми клетками уменьшила тремор у пациентов с Паркинсоном
Наука
Неуловимый гигантский кальмар впервые попал на видео в естественной среде
Наука