Нижний Новгород применит нейросеть для оптимизации общественного транспорта

Система работает на основе обезличенных данных: алгоритм подсчитывает количество людей на остановках, выявляет переполненные точки и автоматически уведомляет диспетчеров. Это позволяет оперативно увеличивать количество транспорта на проблемных участках, особенно в часы пик. Например, на оживленных улицах вроде проспекта Гагарина или  Московского шоссе, а также в районе Московского вокзала и площади Горького, скопления пассажиров достигают пика утром (7:00–9:00) и вечером (17:00–19:00). В эти периоды нейросеть может рекомендовать задействовать дополнительные автобусы или трамваи.

Сейчас технология охватывает 300 остановок города. По словам представителей Ntechlab, алгоритм также способен выявлять наиболее загруженные маршруты. Например, трамвайные линии в районе Сормово и автобусные маршруты, связывающие верхнюю и нижнюю части города, часто перегружены из-за высокой плотности населения и ограниченного числа альтернативных путей.

Интерес к системе уже проявили другие регионы. Как отметил гендиректор Ntechlab Алексей Паламарчук, в ближайшее время планируется запуск пилотных проектов в нескольких городах России.

Для жителей Нижнего Новгорода нововведение означает сокращение времени ожидания транспорта, меньше переполненных остановок и более предсказуемое расписание. В долгосрочной перспективе это может повысить спрос на общественной транспорт и снизить использование личных автомобилей, что особенно актуально для узких улиц исторического центра, где пробки становятся ежедневной проблемой. Искусственный интеллект, таким образом, становится не просто инструментом анализа, но и ключом к комфортной городской среде во всех регионах страны.