Big Data на пользу городу

А вы знали, что с помощью машинного обучения и нейронных сетей можно создавать системы прогнозирования, которые способны предотвращать аварии на дорогах? Это уже не сказка. Успехи математиков в области машинного обучения продвинули данную область вперед.

Сегодня я хочу рассмотреть важный городской вопрос: как уменьшить количество аварий в городе, в которых погибают люди, а также из-за которых возникают пробки.

Big Data в помощь!

Первым шагом нужно собрать как можно больше данных передвижения автомобилей. Это возможно сделать с помощью камер, которые находятся на проезжей части и компьютерного зрения, специальных электронных датчиков или воспользовался статистикой из навигаторов, к примеру из «Яндекс.Карты». Чем больше таких данных, тем лучше.

Вторым шагом необходимо обучить нейронную сеть. Сегодня существует множество открытых библиотек по данной задаче от крупных компаний, к примеру TensorFlow от Google. Имея статистику по авариям, пробкам и зная загруженность дорог можно реализовать систему прогнозировал и в итоге иметь вероятностные прогнозы возможных аварий и пробок.

Как использовать эти вероятности?

Если мы на каком-то перекрестке имеем вероятность появления пробки в 3 раза выше среднего, то на данный перекресток необходимо обратить внимание и разумно поставить дорожный патруль или до этого перекрестка постараться разгрузить автомобильный поток объездными путями.

Вокруг нас безумное количество данных, статистики, которую мы можем использовать, чтобы не допускать ошибок и необратимых последствий. Раньше, нас останавливала проблема нехватки вычислительной мощности, но сейчас её уже нет и всё в наших руках.

Подумайте, а как ещё можно использовать big data на пользу вашего города?

Комментарии: