Работа проводилась в рамках нацпроекта «Наука и университеты».
Нейронные сети сейчас активно применяются в научной практике для структурирования и автоматизации различных процессов. В частности, этот инструмент используют для анализа большого числа данных с целью выявления закономерностей.
Учёные БГТУ им. Шухова представили схему сложной нейросети, которая позволяет анализировать имеющиеся данные с отображением причин и условий возникновения аварий. По результатам расчетов это позволит определить, какого рода происшествия и по каким причинам происходят чаще всего. Эта информация направит на необходимые изменения в дорожном движении и поможет сделать его безопаснее.
«Несмотря на все организационные, профилактические и комплексные меры, направленные на снижение аварийности на дорогах, существует необходимость решения проблемы дорожно-транспортных происшествий с научной точки зрения. Так, рассматривая статистические данные, основанные на показателях аварий, очень важно оценить главные причины и условия их возникновения», — поясняет один из разработчиков проекта Анастасия Шевцова.
Отметим, что исследовательский проект ученые презентовали на Международной научно-практической конференции «Транспортные системы, технологии и инфраструктура для пространственного развития территорий: инновации, экологичность и устойчивость» (MiTR 2022), организованной Ассоциацией поддержки научных исследований совместно с транспортными вузами России, Белоруссии и Узбекистана.