ИИ KAIST предсказывает опасные скопления людей с высокой точностью

Исследователи KAIST представили систему ИИ, которая заранее выявляет зоны потенциально опасной плотности на массовых мероприятиях. В отличие от подходов, где отдельно считают людей или анализируют их траектории, модель объединяет оба фактора в единой структуре — временно изменяющемся графе. Алгоритм учитывает численность в каждой зоне и интенсивность потоков между ними, что позволяет предсказывать появление критической плотности даже при неизменном общем числе участников.

Для обучения применили бимодальный анализ пространственно‑временных изменений и 3D‑контрастное обучение. Это дало системе возможность оценивать не только текущую картину, но и динамику формирования толпы. По итогам проверок на шести реальных датасетах, включая данные метро крупных городов, точность прогнозов оказалась на 76,1% выше, чем у существующих решений.

Руководитель проекта профессор Джэ‑Гиль Ли отметил, что технология может иметь широкий общественный эффект: от управления потоками на мероприятиях до снижения городских заторов и поддержки мер по контролю распространения инфекций.

Обратите внимание: Россиянам назвали три слова, которые нельзя использовать при разговоре с мошенниками