Учёные придумали нейросеть, которая поможет снизить аварийность на дорогах
Ученые Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова (участник программы »Приоритет 2030» национального проекта «Наука и университеты») разработали сложную нейронную сеть, которая, оценивая статистические показатели дорожно-транспортных происшествий, устанавливает основные причины и условия возникновения ДТП. Подробности корреспонденту ИА REGNUM сообщили в Ассоциации поддержки научных исследований.
В настоящее время нейронные сети стали активно использоваться в научной практике с целью структурирования и автоматизации различных процессов для их дальнейшего изучения. Опыт использования нейронных сетей хорошо зарекомендовал себя в различных областях, например, химической и технической, однако, в области безопасности дорожного движения данный подход еще не активизирован в полной мере. В результате исследований, белгородские ученые разработали схему сложной нейросети, которая позволит оценивать имеющиеся данные (статистические показатели) с отображением причин и условий возникновения аварий и по результату расчетов устанавливать долю определенного рода происшествий, что значительно облегчит работу с имеющимися данными и последующим принятием мер для их устранения.
«
Несмотря на то, что сегодня существует большое количество мер по снижению аварийности на дорогах, которые включают в себя организационные, профилактические и комплексные меры, 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, — пояснила один из разработчиков проекта, доцент кафедры эксплуатации и организации движения автотранспорта Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова, к. т. н. Анастасия Шевцова.По её словам, структура ежегодно публикуемых данных представляет собой числовую информацию о количестве ДТП, погибших и травмах в результате дорожно-транспортных происшествий в зависимости от определенных причин и условий.«Ввиду анализа наличия большого количества данных, систематизированных по определенным критериям, с целью установления причин и условий возникновения аварии нами была построена сложная нейронная сеть для оценки статистической вероятности по относительной частоте возникновения соответствующих событий», подчеркнула учёный.Таким образом, построенная в ходе исследования учеными БГТУ им. Шухова нейронная сеть, позволила на основе статистических данных вероятных показателей установить основные причины и условия возникновения аварий, что в дальнейшем поможет определить необходимый перечень мер по минимизации дорожно-транспортных происшествий.Посвященный данной теме исследовательский проект научный коллектив БГТУ им. Шухова презентовал в рамках 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, Беларуси и Узбекистана.Как сообщало ИА REGNUM, ранее Ученые Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова усовершенствовали работу композитной металл-металлополимерной пресс-формы, используемой для литья термопластичных полимеров.
Читайте также: Ученые знают, как усовершенствовать производство термопластичных полимеров
