🛺 Российский ИИ поможет улучшить транспортную доступность в городах

Ученые из Пермского Политеха разработали нейросеть, которая прогнозирует транспортную доступность городских кварталов по их планировке.

Для обучения модели собрали данные об одном из российских городов со смешанной застройкой (исторической, советской и современной). Нейросеть проанализировала:

🖇плотность улиц внутри кварталов;
🖇число перекрестков и тупиков;
🖇извилистость проездов.

Процесс в деталях:

➡️Для каждого квартала рассчитан индекс доступности — число рабочих мест, до которых можно добраться за 45 минут.
➡️Точность предсказания индекса для конкретного квартала составила 95%.
➡️Модель наглядно показывает, какой параметр сильнее всего тянет значение вниз — например, излишняя извилистость улиц или нехватка перекрестков.

Что даст новое решение:

✔️станет мощным инструментом для градостроителей,
✔️поможет городским властям более эффективно расходовать бюджет, направляя средства только на те проекты, которые действительно улучшат логистику,
✔️перед утверждением дорогостоящей реконструкции улицы можно будет точно спрогнозировать ее пользу для жителей.