Наши доблестные студенты заняли 1 место в хакатоне Whoosh Mobility Hack. Участники хакатона должны были решить проблему построения безопасных и эстетически насыщенных маршрутов для электросамокатов.
Лето в мегаполисе - и тема безопасности поездок на электросамокатах становится волнительной. Стоит только выйти на тротуар в центре, не говоря уже о каком-нибудь Парке Горького. По статистике, обнародованной МВД России в июне, с начала года число аварий с участием средств индивидуальной мобильности выросло почти втрое. С января по май 2021 года в России зарегистрировано 112 ДТП. Всего в таких авариях за пять месяцев погибли два человека, 119 были ранены. Как-то совсем крипово погибнуть под колесами самокатчика. Это даже не трамвай на Патриарших.
В Москве недавно прошел хакатон Whoosh Mobility Hack, участники которого предлагали различные варианты алгоритмов для построения оптимального маршрута для поездки на электросамокате. Безопасного для себя и окружающих. Решение наших студентов, заключалось в создании алгоритма и прототипа приложения для поиска оптимального пути от точки проката самоката до финальной парковки. Решение должно было соответствовать критериям безопасности, быстроты, близости достопримечательностей и живописности маршрута.
Разработка команды студентов НИТУ «МИСиС» "Боком на КИКе" уникальна учётом разных потребностей пользователя. Так, опция «безопасный маршрут» простраивает путь на основании карты высот, типов дорог и покрытий, информации о случавшихся в прошлом авариях, существующих ограничениях скорости и др. Выбрав опцию «красивый маршрут», можно увидеть все местные достопримечательности, парки и скверы, расположенные по ходу движения. Также созданный алгоритм выгоднее с точки зрения бизнеса: удовлетворяя различные потребности пользователя, приложение увеличивает время пользования самокатом, что благотворно скажется на прибыли.
Кроме того, команда победителей предложила идею геймификации приложения: человек может не просто ехать по проложенному маршруту движения, но и собирать виртуальные призы и награды, которые в дальнейшем могут быть монетизированы тем или иным способом.
«Важным отличием разработки является использование аппарата графовых нейронных сетей, позволяющих производить более точное прогнозирование затрачиваемого на поездку времени. В силу большого объема используемых данных (карта дорог, высот, достопримечательностей, скоростных режимов, исторические данные о поездках и др.) для обучения предиктивного алгоритма был необходим мощный компьютер. Для этого были использованы вычислительные мощности суперкомпьютера "Кристофари", часть ресурсов которого предоставила компания Сбер», — рассказал д.т.н., профессор кафедры инженерной кибернетики НИТУ «МИСиС» Ринат Садеков.
Компания Whoosh заинтересовалась предложенным решением и пригласила студентов для обсуждения дальнейших перспектив развития этого проекта.
Это все на сегодня:) Дождь закончился, пойду искать ближайший самокат.
