ИИ для безопасности: Как технология KAIST предсказывает скопления людей
Трагедии вроде событий в Итэвоне показывают — простого подсчета людей недостаточно для предотвращения катастроф. Исследователи из KAIST разработали революционную технологию прогнозирования плотности толпы с помощью искусственного интеллекта. Их подход, представленный на конференции ACM SIGKDD, учитывает не только количество людей, но и динамику их перемещения, что критически важно для управления массовыми событиями и городской инфраструктурой.
Почему традиционные методы устарели?
Ключевое ограничение существующих систем — фокус на статичных данных. Они показывают, сколько людей находится в зоне прямо сейчас, но не учитывают, откуда и куда они движутся. Профессор Чжэ-Гиль Ли и его команда использовали концепцию изменяющегося во времени графа, объединяющего:
- Узловую информацию (количество людей в конкретной точке).
- Краевую информацию (потоки между зонами).
Например, риск в переулке А нельзя оценить без учета движения из соседней площади Б. Именно сочетание параметров позволяет предсказать опасность до ее возникновения.
Как работает бимодальное обучение?
Технология одновременно анализирует пространственные и временные данные. Инновацией стало 3D контрастное обучение — ИИ обрабатывает не только географию, но и временные паттерны. Это позволяет предсказать не просто «много людей», а «как будет меняться плотность через 15 минут». Алгоритм тестировался на реальных данных:
- Статистика метро Сеула, Пусана и Тэгу.
- Транспортные потоки Нью-Йорка.
- Данные по распространению COVID-19.
Результат — точность прогноза на 76.1% выше аналогов.
Применение в телекоммуникациях
Для операторов связи эта технология открывает возможности:
- Оптимизация сетевой нагрузки во время массовых мероприятий.
- Планирование размещения временных вышек сотовой связи.
- Анализ мобильности населения для развития инфраструктуры.
Прогнозирование потоков людей помогает предугадать пики потребления трафика — например, перед концертами или на транспортных узлах.
Практические решения для yes-telecom.ru
Внедрение алгоритма KAIST позволяет предлагать клиентам:
- Сервисы для организаторов мероприятий по контролю за безопасностью.
- Решения для умных городов по управлению транспортными потоками.
- Инструменты эпидемиологического мониторинга на основе анонимных данных мобильных сетей.
Как отмечает профессор Ли: «Эта технология может значительно повлиять на общественную безопасность в повседневной жизни».
Будущее начинается сегодня
Разработка KAIST — не просто академический проект. Это готовый инструмент для предотвращения кризисных ситуаций. Для телеком-сектора интеграция таких решений означает переход от реагирования к упреждающему управлению инфраструктурой. Специалисты yes-telecom.ru уже изучают возможности адаптации технологии для задач клиентов — потому что безопасность не должно быть вопросом удачи.
