Новый ИИ объединяет счёт людей и потоки, предсказывая давку заранее

Команда KAIST создала метод прогнозирования опасной плотности толпы на основе временно изменяющегося графа. Модель одновременно учитывает два ключевых признака — число людей в каждой зоне и интенсивность перемещений между ними. Такой совместный учёт позволяет выявлять «узкие места» и риски давки заблаговременно, даже если общее количество участников не растёт.

Нейросеть обучали в бимодальной постановке с анализом пространственно‑временной динамики и использовали 3D‑контрастное обучение для повышения устойчивости к изменению условий. Тестирование на шести реальных наборах данных (включая метрополитены крупных городов) показало прирост точности на 76,1% по сравнению с распространёнными аналогами.

По словам руководителя работы профессора Джэ‑Гиля Ли, технология масштабируема для задач городского управления: она может помочь диспетчерам мероприятий, транспортным операторам и эпидемиологическим службам лучше планировать потоки, снижать риск заторов и оценивать возможность передачи инфекций в местах скопления людей.

Обратите внимание: Опасная вспышка на Солнце: эксперты предупреждают о рисках для околоземного пространства