Ученые школы экономики и менеджмента НИУ ВШЭ планируют научиться предсказывать аварии с помощью методов машинного обучения. Их задача – научиться определять место и время аварии, а также типы нарушений правил дорожного движения на карте Петербурга.
Благодаря гранту Российского научного фонда, исследователи проанализируют историю ДТП в Северной столице и научатся предсказывать новые аварии.
«Это поможет эффективнее распределять ресурсы экстренных служб. Цель исследования – повысить безопасность дорожного движения в Петербурге. Для этого ученые изучат данные о ДТП в Петербурге за последние три года, а именно: координаты, время и характер происшествия. Предсказать вероятность автокатастрофы с точностью до часа исследователям помогут алгоритмы машинного обучения, среди них XGBoost, Random Forest, CatBoost, нейронные сети и другие», – рассказали в Высшей школе экономики. Цитату приводит газета «Петербургский дневник».
После завершения проекта специалисты разработают регрессионные и классификационные модели. Первые помогут оценить индекс тяжести ДТП, а вторые – прогнозировать вероятность аварии в том или ином районе города с точностью до часа. Кроме того, создается модель для предсказания аварий со смертельны исходом.
Доцент департамента менеджмента Школы экономики и менеджмента Евгений Антипов подчеркнул, что попытки предсказать, где произойдет преступление или ДТП были и раньше, однако модели на основе российских данных до этого не создавались.
