Как студент МАИ создал программу, которая снизит пробки и улучшит дороги

За этим проектом стоит студент Московского авиационного института Георгий Туманов. Работал он под руководством доцента Сергея Иванова на кафедре, чьё название звучит как заклинание — «Теория вероятностей и компьютерное моделирование». Звучит сложно, но суть проста: они создали инструмент, который превращает хаос транспортных потоков в управляемую математику.

«Всё начинается с цифр, — объясняет Георгий. — Вы закладываете в программу параметры дороги: стоимость расширения, расходы на содержание, интенсивность потока. А ещё — объёмы перевозок между пунктами. Вот только последние — не константа, а случайные величины. Жизнь-то непредсказуема!» Программа перемалывает эти данные и выдает вектор чисел — чёткий ответ, насколько именно нужно расширить конкретную дорогу, чтобы она справилась с нагрузкой. И да, для двусторонней дороги каждое направление считается отдельно. Ведь пробки часто бывают асимметричными, верно?

Разработка уже готова. Её ядро — Python и специальная библиотека для сложных оптимизационных расчётов. Автор математически доказал, что модель сходится для разных типов дорожных сетей. Неудивительно, что в 2023 году работа взяла приз на престижной конференции «Гагаринские чтения». Получилось элегантно и убедительно.

«Модель работает с существующими дорогами, — продолжает Георгий. — Но если задать параметры для гипотетической, а на выходе получить положительное значение — это прямой сигнал: стройте! Здесь нужна новая артерия».

Разработчик видит свою программу в руках дорожных служб и проектных институтов. Но потенциал шире. Ведь этот подход можно применить к любой системе, где оптимизация одного параметра может иметь непредвиденные последствия в другом месте. Например, на производстве при масштабировании выпуска. По сути, это инструмент для взвешенных решений в сложном мире. Не кажется ли вам, что именно такого подхода нам часто не хватает?