Транспортная доступность, то есть возможность для горожан за приемлемое время добраться из дома до работы, школы или больницы, становится одним из главных показателей комфорта и качества жизни. При этом любые ошибки в планировке дорожной сети обходятся крайне дорого: на то, чтобы переделать существующие участки или проложить дополнительные, нужно потратить миллиарды рублей.
Для решения этой проблемы ученые создали нейросетевую модель, которая не просто измеряет транспортную доступность, но и объясняет, от чего она зависит, и может прогнозировать, какие изменения в устройстве улиц действительно повлияют на скорость передвижения, а какие окажутся бесполезными.
Создавая нейросеть, исследователи взяли за основу данные о транспортной доступности реального российского города с разными типами застройки. Его разбили на кварталы и для каждого собрали данные о плотности улиц, количестве перекрестков, тупиков и извилистости проездов. Посчитали и количество рабочих мест в разных районах. Кроме того, эксперты рассчитали модельное время поездок между кварталами с учетом типов улиц, ведь скорость на широких магистралях и в узких дворовых проездах отличается существенно. Все собранные данные были загружены в нейросеть.
- Программа показывает, какие именно характеристики и как сильно влияют на параметры транспортной доступности, - рассказала одна из создателей продукта Екатерина Савельева. - Если из какого-либо квартала добраться до центра города сложно, наша модель может показать, какие именно обстоятельства создают такую проблему. Это может быть, например, излишняя извилистость улиц или недостаток перекрестков.
По словам эксперта, новый цифровой инструмент позволит властям эффективнее расходовать бюджет, направляя средства лишь на те проекты, которые действительно сделают дорожную сеть удобнее.