Искусственный интеллект может прогнозировать задержки на железных дорогах

Железная дорога фото

Ученые из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (UIUC) использовали реальные данные Британских железных дорог и модель ИИ, чтобы лучше прогнозировать задержки в железнодорожных сетях.

Результаты исследования представлены на Международной конференции IEEE 2020 по интеллектуальным транспортным системам. Об этом сообщает hightech.fm.

За последние 20 лет количество пассажиров, путешествующих по британской железной дороге, составило 1,7 млрд ежегодно. При этом, британцы 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. Это особый класс моделей искусственного интеллекта, которые фокусируются на данных, представленных в графовых областях», — объясняет Хай Тран, член факультета аэрокосмической инженерии UIUC.

Графовая нейронная сеть ( 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 — 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 обработки. Все это позволяет сохранить топологические отношения между узлами графа.

Ученые применили модель сверточной 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», — заявил Тран.

Ранее мы писали о том, что в Германии собираются запустить поезда на водороде.

Читайте последние новости Израиля и мира на канале Курсора в Telegram.

Автор материала:
Таня Нати
ТЭГИ:
comments powered by HyperComments