В СПбГАСУ научили нейросеть расставлять беспилотные такси по городу Учёный Санкт-Петербургского государственного архитектурно-строительного университета @spbgasu_official разработал модели поведения беспилотных такси в городской дорожной сети. Они подсказывают, где автономные машины должны находиться в каждый момент времени, чтобы оказаться там, где пассажиры нужны им больше всего. Исследование выполнил доктор технических наук, профессор кафедры технологий информационного и математического моделирования Алексей Наместников. В основе — гибридные имитационные модели на платформе AnyLogic, дополненные технологиями глубокого обучения с подкреплением: такой подход позволяет одновременно учитывать меняющийся пассажиропоток, количество машин на дорогах и скорость движения городского транспорта. Научная новизна — в самом методе: в отличие от известных подходов, оптимальное расположение беспилотников рассчитывается через интеграцию имитационных моделей с обучением с подкреплением. В рамках работы также создана модель Deep-Q-Network с архитектурой нейросети, адаптированной под задачу. 💬 «Развитие многоагентных систем глубокого обучения с подкреплением позволяет перейти к более сложному моделированию поведения беспилотных транспортных средств», — отметил Алексей Наместников. Дальше учёный планирует обучать модели на основе имитационного моделирования с использованием геоинформационных данных. Наместников исследует применение интеллектуальных технологий в проектировании технических систем с 1997 года, у него около 120 научных работ по этой тематике. Исследование выполнено в рамках гранта СПбГАСУ для научно-педагогических работников 2026 года. 🤓✉️🖊️📣🇷🇺✍️ 💬 Telegram • 💬 МАХ • 📝 Дзен 🍑 Бот для связи