Не просто карта: новый сервис определит изменение транспортной доступности района
Теперь у градостроителей может появиться точный помощник: исследователи ПНИПУ создали нейросетевую модель, которая не просто фиксирует текущую транспортную доступность района, а предсказывает, как она изменится при корректировке планировки – и главное, объясняет, какие именно параметры сильнее всего влияют на ситуацию.
Разработка учёных Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) не ограничивается ответом на вопрос, насколько доступен тот или иной квартал, а даёт понимание, что именно мешает хорошей доступности и как это исправить.
В качестве входных параметров система использует плотность улиц, число перекрёстков и тупиков, извилистость проездов, удалённость от центра, расположение рабочих мест и время поездки по разным типам улиц. На выходе формируется индекс транспортной доступности, где одним из ключевых ориентиров выступает количество рабочих мест, добраться к которым можно за 45 минут. После обучения на данных реального российского города модель показала заявленный уровень точности прогноза – 95 %. Важнейшая особенность сервиса – анализ: нейросеть не просто выдаёт итоговую оценку, а показывает, какой фактор сильнее всего ухудшает или повышает доступность. Например, для одного района проблемой может быть нехватка перекрёстков, а для другого – излишне извилистая сеть проездов. По сути, это уже система поддержки принятия решений: проектировщик получает не абстрактный балл, а конкретные рекомендации, на что стоит обратить внимание при планировании.
От науки к практике
Наиболее логичный путь развития – интеграция модели с городскими ГИС, транспортными моделями и цифровыми двойниками территорий. В таком сценарии планировщик меняет конфигурацию квартала или дорожной сети, а система автоматически пересчитывает, как это повлияет на доступность рабочих мест и других ключевых объектов.
Российский рынок подобных решений активно формируется: интеллектуальные транспортные системы развиваются в десятках агломераций, и к 2030 году уровень зрелости таких систем должен быть обеспечен в 66 городах. Уже есть примеры комплексных платформ – например, в Пермской агломерации с 2022 года действует Единая платформа управления транспортной системой с модулем «Цифровой двойник».
Особенно востребованной разработка может оказаться при проектировании новых жилых районов и проектов комплексного развития территорий, при подготовке генпланов и документов транспортного планирования, а также для поиска «узких мест» в существующей уличной сети.
Цифровое моделирование транспортной доступности
В последние годы в России последовательно формируется тренд на предшествующее строительству цифровое моделирование эффектов развития транспортной сети. В 2023 году в Москве появился сервис «Узнай про ЖК» от НИИ «МосТрансПроект»: он позволяет пользователям сравнивать новостройки по транспортной доступности, учитывая разные виды транспорта и десятки параметров. В том же году Санкт-Петербург внедрил платформу транспортного моделирования RITM³ – решение, включающее ГИС, «Цифровой двойник» и модуль прогнозирования, что отражает переход к проигрыванию транспортных сценариев ещё до принятия решений.
Параллельно развивается научная база: в 2026 году в «Вестнике МАДИ» опубликована работа по формированию датасетов для нейросетей, прогнозирующих транспортные потоки на перекрёстках, в том числе на объектах Перми.
На мировом уровне ярким примером служит цифровой двойник Сингапура, где виртуальная модель города используется для тестирования инфраструктурных решений. Разработка ПНИПУ органично вписывается в этот глобальный тренд, но отличается фокусом именно на градостроительных причинах транспортной доступности.
Главное преимущество модели ПНИПУ – способность отвечать не только на вопрос «насколько доступен квартал сейчас», но и на более практичный: «что конкретно нужно изменить, чтобы сделать его доступнее». Если точность прогноза удастся подтвердить на городах с разной структурой застройки, а саму модель интегрировать с ГИС и цифровыми двойниками, она может стать востребованным инструментом для муниципалитетов, проектировщиков и девелоперов. Пока же речь идёт о перспективной научно-прикладной разработке: сведений о промышленном внедрении, заказчиках или апробации в работе органов власти нет. Поэтому наиболее корректная оценка – рассматривать её как важный шаг к цифровому градостроению, который ещё должен пройти проверку практикой и масштабированием.
