Нейросеть ПНИПУ оценит транспортную доступность кварталов
Нейросеть ПНИПУ оценит транспортную доступность кварталов Исследователи Пермского Политеха создали нейросетевую модель, которая прогнозирует транспортную доступность городских кварталов на основе их планировочных характеристик. Инструмент анализирует плотность улиц, количество перекрёстков, тупиков, извилистость проездов и другие параметры, а также учитывает распределение рабочих мест и типы дорог для расчёта индекса доступности. Модель обучена на данных реального российского города с разнотипной застройкой. Она не только вычисляет текущий индекс, но и определяет, какие изменения в планировке окажут наибольшее влияние на доступность. Например, инструмент может показать, что в одном квартале проблему создаёт извилистость улиц, а в другом — недостаток перекрёстков. Точность прогноза составила 95%, что подтверждает её применимость для оценки как существующих, так и проектируемых территорий. Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2026-08-26_uchenye_pnipu_razrabotali #ИИ #разработка #данные