В МП студенты создали умный алгоритм для прогнозирования пешеходного трафика


Просмотров: 25
Нет комментариев

Студент первого курса Московского Политеха Артем Пивко в составе команды разработал инновационное решение для анализа и прогнозирования загруженности пешеходных зон. Созданный для Центра организации дорожного движения правительства Москвы алгоритм позволяет анализировать и прогнозировать пешеходные потоки в городской среде.

Система использует искусственный интеллект для анализа данных о передвижении людей вблизи ключевых городских объектов – станций метро, автобусных остановок и жилых комплексов. Разработанное решение помогает оценить, как повлияет на пешеходные потоки строительство новых объектов городской инфраструктуры. Алгоритм также позволяет определить, где может потребоваться создание новых пешеходных маршрутов для оптимального распределения потоков людей.

За разработку пользовательского интерфейса проекта отвечал Артем Пивко, который, несмотря на юный возраст – 17 лет, уже имеет внушительный опыт в программировании. Он начал писать код в 10 лет и за семь лет достиг серьезных успехов – последние три с половиной года молодой разработчик успешно работает над коммерческими проектами.

В создании проекта участвовала сильная команда профессионалов под названием “Ekb-Team”, названная в честь родного города участников – Екатеринбурга. В её составе – специалисты, работающие в крупнейших российских компаниях: VK, Билайн, Яндекс и лаборатории Высшей Школы Экономики. Команда включает двух бэкенд-разработчиков, фронтенд-разработчика, продуктового дизайнера и инженера по искусственному интеллекту. Это уже четвертая победа команды в хакатонах, что говорит о высоком уровне взаимопонимания и слаженности в работе.

Поделиться ссылкой:

Оставить отзыв

Ваш адрес email не будет опубликован.