Ученые ПНИПУ создали нейросетевой инструмент для оценки транспортной доступности кварталов
Разработка пермских ученых ускоряет градостроительное планирование за счет нейросетевого анализа городской среды.
Специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали нейросетевой инструмент для оценки транспортной доступности городских кварталов. Он учитывает особенности их планировки и помогает прогнозировать, насколько удобно жители смогут добираться до ключевых точек.
Модель анализирует данные о плотности застройки, ширине улиц, наличии общественного транспорта и пешеходных зон. На основе этих параметров она строит прогнозы по времени доступа к остановкам, магазинам и социальным объектам. Точность оценки достигает 87% по сравнению с ручными расчетами.
Разработка ускоряет процесс градостроительного планирования. Раньше аналогичные расчеты занимали недели из-за необходимости учитывать десятки факторов вручную. Нейросеть сокращает время анализа до нескольких часов.
Инструмент уже протестировали на данных 15 районов Перми. В ближайшие месяцы его планируют адаптировать для других городов с разной структурой застройки.
Проект поддержал Российский научный фонд грантом в 12 млн рублей. Дальнейшие исследования направят на улучшение алгоритмов для работы в условиях неполных данных.
