Разработка умной карты для планирования и оценки эффективности работы городской инфраструктуры на базе моделей анализа активности человека в условиях города

Современный мир и, в том числе, Казахстан уже неразрывно связаны с информационными технологиями. Объемы данных, которые генерируются человеком в результате деятельности в мире IT-технологий, неуклонно растут и накапливаются. Эти большие данные имеют потенциал и несут в себе информацию, которая может быть получена и использована на практике для увеличения эффективности в решении задач самых различных сфер активности, например, в таких как образование, городская логистика, бизнес. Благодаря последним достижениям науки мы способны извлечь из данных информацию, которая могла бы быть полезной в задачах планирования городской инфраструктуры и в развитии концепции умного города.

Задачи проекта

Разработка системы по планированию и оценки эффективности процессов работы городской инфраструктуры в высокой степени зависима от количества и качества цифровых данных. Таким образом, ключевыми задачами данного проекта являются:

• поиск и сбор потенциально полезных данных по деятельности людей в условиях города;
• определение конечного перечня моделей для построения умной карты со статистическими данными. В зависимости от доступных данных, в список моделей могут войти, например, модели определения перегруженных автобусных и троллейбусных маршрутов, модели определения наиболее эффективных (с точки зрения продаж) локаций для бизнеса, модели по выявлению локаций для возведения или открытия учебных заведений, ЦОНов и иных объектов городской инфраструктуры;
• задачи разработки моделей машинного обучения, которые в свою очередь включают в себя подзадачи по построению гипотез, приведению неструктурированных данных к определенному структурированному виду, улучшению значений метрик качества моделей;
• задача подготовки и настройки технической серверной инфраструктуры, при помощи которой будут выполняться задачи построения статистических моделей и моделей машинного обучения, а также задачи обработки и хранения массивов данных;
• задачи обработки и хранения больших данных, которые включают в себя подзадачи по настройке источников данных на загрузку в единое хранилище, а также настройку ETL-процессов для возможности производственного использования моделей планирования и оптимизации;
• заключительно задачей является задача объединения результатов работы разработанных моделей машинного обучения в единую умную карту с визуализацией статистики в разрезе города.

Новизна

• в использовании математических и статистических подходов для планирования процессов работы инфраструктуры городов Казахстана;
• в разработке умной карты (визуальный инструмент), которая объединит в себе результаты работы моделей разного профиля;
• в разработке системы поддержки и принятия решений в вопросах развития городов Казахстана в условиях высокого уровня урбанизации на основе моделей машинного обучения;
• в развитии концепции Smart City (умный город) в Казахстане. Результаты исследования будут способны решать ряд задач планирования и оценки эффективности процессов городской инфраструктуры с использованием комбинации методов статистики и машинного обучения [6]. Краткая характеристика результатов Результатом проекта будет разработанная умная карта, которая поможет в вопросах оценки эффективности процессов функционирующей инфраструктуры мегаполиса, а также поможет в планировании процессов работы будущей инфраструктуры. Разработанный комплекс моделей и систем поддержки принятия решений потенци- НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ПРОЕК ально приведет к следующим результатам:
• В Казахстане будет разработана собственная интеллектуальная система планирования и оптимизации процессов работы городской инфраструктуры на основе моделей анализа деятельности человека в условиях мегаполиса.
• Разработанная система будет импульсом в развитии умных систем концепции Smart City в Казахстане.
• Разработанная система поможет оптимизировать процессы в уже функционирующей инфраструктуре мегаполиса, а также поможет в планировании процессов работы будущей инфраструктуры.

• Авторское свидетельство: Усовершенствованный» инструмент, способствующий в качественном и эффективном анализе (не-)структурированных данных. № 13562 от «27» ноября 2020 года.