Петербургским пробкам добавили интеллекта

С помощью метода прямого моделирования в Петербурге можно будет спрогнозировать тяжелые дорожные ситуации. OK-inform узнал у разработчиков идеи, как она будет работать.

Трафик по уму

Научно-исследовательскую работу под названием «Технологии экстренных вычислений в задачах планирования и диспетчеризации маршрутов наземного общественного транспорта» ученые Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики выполняли в рамках заказа Минобрнауки специально для Петербурга. Экспериментальные исследования были проведены для Петроградского района и Васильевского острова.

Перед учеными стояла задача при помощи суперкомпьютеров смоделировать динамику мегаполиса с населением не менее 1 млн человек и воспроизвести дорожную инфраструктуру с сотней тысяч транспортных единиц.

- Мы должны были смоделировать движение общественного транспорта в реальном времени и в ускоренном режиме, чтобы спрогнозировать возможные изменения транспортных маршрутов и предоставить необходимый набор данных для принятия решения, - говорит Алексей Духанов, к.т.н., доцент кафедры высокопроизводительных вычислений.

Над исследованием работало около 10 сотрудников Института наукоемких компьютерных технологий (подразделение НИУ ИТМО) от инженеров до профессорского состава. Работы начали в марте этого года, а первый экспериментальный образец получили в середине августа.

Примером аналогичного проекта могут послужить популярные интернет-сервисы для прокладки маршрутов.

Примером аналогичного проекта могут послужить популярные интернет-сервисы для прокладки маршрутов. Впрочем, в таких системах наблюдение за движением ведется, как правило, он-лайн. Прокладка маршрута осуществляется исходя из текущей обстановки, и трафик не прогнозируется, или прогнозируется с использованием статистических методов.

В отличие от них новая разработанная модель осуществляет прогнозирование с использованием методов прямого моделирования, и позволяет предсказать редкие, но тяжелые дорожные ситуации, против которых статистика практически бессильна.

- Если мы будем пользоваться текущими данными, мы можем не учесть, что где-то может образоваться затор или резко возрастет интенсивность движения транспорта. В нашем случае вырабатывается прогноз до трех часов с различными внештатными ситуациями, - говорит Алексей Духанов.

Агент дорожной безопасности

Для решения этих и других задач ученым пришлось прибегнуть к мультиагентному моделированию транспортных потоков в условиях большого города.

Агентом в данном случае является автомобиль или любое другое  транспортное средство. Его движение и стараются воспроизвести ученые, предварительно выяснив, сколько машин на дороге, какова скорость движения и т.д. При этом в городе-милионнике таких агентов может быть десятки тысяч. По сути, за каждым из них стоят обычные живые люди, которые будут искать для себя наилучший способ передвижения по городу.

- Мы не строим статистические модели, а смотрим на микро-уровне как осуществляется жизнь самого города. Можем узнать, каким образом будут загружены те или иные дороги. Дальше можем смотреть какой лучше маршрут проложить, - говорит Алексей Духанов.

Примером может служить популярная компьютерная игра The Sim’s. Там каждого персонажа можно считать агентом. То есть это некая единица, которая моделирует поведение реального объекта. Впрочем, в отличие от компьютерных игр, где агентов обычно несколько сотен или тысяч, потенциал данной модели - несколько миллионов.

Разделяй и прогнозируй

Вычислительные работы производились в масштабе - за полчаса моделирования требовалось воспроизвести четверть суток движения.

Для исследований применялся комплекс программного обеспечения для разработки, настройки и эксплуатации сред распределенных вычислений - CLAVIRE - собственная разработка  специалистов института. С ее помощью возможно создание инновационных производств на основе предоставления через Интернет высокопроизводительных предметно-ориентированных сервисов в рамках модели облачных вычислений для различных нужд науки, промышленности, бизнеса и социальной сферы.

Отличительная особенность проекта -  применение сразу нескольких вычислительных ресурсов. Город требовалось разделить на части, смоделировать каждую по отдельности и при этом произвести необходимый обмен данными между ресурсами.

- Мы не могли просто разделить город на равные части. Кто-то едет на работу, кто-то с работы. Везде нагрузка разная, - комментирует Алексей Духанов. - Наша задача предсказывать эту нагрузку на основе исходных данных, и регулировать. Именно поэтому на один компьютер мы даем один район города с площадью 5 кв. км, а другому компьютеру другой  с площадью 2 кв. км.

Следующая стадия - опытно-конструкторские работы. Впрочем, это, как пояснили в институте, будет зависеть от заказчика.

- Мы создали экспериментальный образец программного обеспечения. Дальше потребуется создать полноценный комплекс. Он сможет решать задачи для реального оператора, который будет управлять всей системой движения. Однако такое решение должно создаваться не изолированно, а в тесной интеграции с другими интеллектуальными системами управления крупными городскими территориями, - говорит Александр Бухановский, д.т.н., профессор, директор НИИ Наукоемких компьютерных технологий НИУ ИТМО.