ВЛАДИВОСТОК, 13 июля. /ТАСС/. Ученые Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) выиграли грант Российского фонда фундаментальных исследований на разработку интеллектуальной транспортной системы, которая поможет оптимизировать дорожную ситуацию во Владивостоке. Об этом ТАСС в пятницу сообщили в пресс-службе ДВФУ. "Цель нашего проекта - создать набор инструментов, моделей и методов для реализации интеллектуальных транспортных систем на основе технологий Big Data, которые анализируют большой объем разнообразных данных. Мы работаем над созданием собственных методов перспективного планирования транспортных систем и разрабатываем технологии оперативного управления ими", - цитирует пресс-служба слова профессора кафедры математических методов в экономике Школы естественных наук ДВФУ Евгения Нурминского. Ученые полагают, что с помощью их разработок можно будет создать информационно-вычислительную систему, которая будет прогнозировать загрузку на дорогах Владивостока. В режиме реального времени она сможет учитывать аварии, перекрытия движения, погодные условия, пробки и будет предлагать оперативные сценарии решения проблем. Также система сможет давать объективную оценку экономических, экологических, социальных эффектов от различных транспортных проектов. По словам Нурминского, интеллектуальные транспортные системы используются в зарубежных странах около 40 лет (InSync - в США, SCATS - в Австралии и Юго-Восточной Азии). Подобные системы особенно востребованы в городах со сложной транспортной ситуацией. Владивосток на протяжении многих лет удерживает лидерство среди российских городов по количеству автомобилей на 1 тыс. человек. По данным мэрии, в 2017 году эта цифра составляла более 500, то есть по одному автомобилю приходилось более чем на каждого второго жителя города, включая младенцев. Несмотря на построенные к саммиту АТЭС в 2012 году большие автомобильные мосты, дороги и дорожные развязки, ситуация на дорогах остается сложной. Ежедневно утром и вечером машины на нескольких улицах города встают в длинные пробки.
