Команда исследователей из Корейского института передовых технологий (KAIST) разработала новую технологию искусственного интеллекта (ИИ), способную прогнозировать плотность и движение толп. Система учитывает не только количество людей, но и направления их движения, что позволяет выявлять потенциально опасные участки до того, как возникнет угроза.
Ранее большинство методов ограничивались подсчётом людей или анализом маршрутов, но новый подход сочетает оба показателя. Для этого исследователи использовали концепцию временно изменяющегося графа, в котором учитывается количество людей в каждой зоне (узлы) и их поток между зонами (рёбра). Такой подход позволяет точнее предсказывать опасные скопления, даже если общее число людей остаётся постоянным.
Для обучения модели была применена бимодальная методика, учитывающая пространственные и временные изменения, а также 3D-контрастное обучение. Это позволяет ИИ анализировать не только текущее положение людей, но и динамику формирования толпы с течением времени. Например, резкий рост плотности в узком проходе можно заранее обнаружить, если учитывать поток людей из соседних зон.
Учёные собрали и опубликовали шесть реальных наборов данных, включая информацию о метро Сеула, Пусана, Тэгу, а также данные транспорта Нью-Йорка и случаи COVID-19 в Южной Корее и США. В тестах новая технология показала до 76,1% улучшение точности прогнозов по сравнению с существующими методами.
Профессор Джэ-Гиль Ли, руководитель проекта, отметил, что технология может иметь широкий социальный эффект. Она пригодится не только для управления большими мероприятиями, но и для снижения городских заторов и контроля распространения инфекционных заболеваний.