Специалисты исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО совместно с Лабораторией ИИ Сбербанка создали открытую Python-библиотеку RIDE для ускорения логистических расчетов любого масштаба: от районного до международного.
Ключевое преимущество RIDE в том, что он сразу сокращает область поиска оптимального маршрута. Инструмент анализирует топологические свойства транспортных сетей, представленных в виде графов. Большие и сложные графы разбиваются на иерархии (подграфы), чтобы упростить задачу. Сначала идет поиск кратчайшего пути именно между иерархиями, а уже затем на основе выделенного подграфа находится точное решение. Ограничивая количество перебираемых вариантов маршрутов, мы значительно ускоряем процесс вычислений. Это особенно важно для задач логистики, требующих оперативных расчетов, таких, например, как организация курьерской доставки продуктов
— сказал Георгий Концевик, аспирант ИТМО и сотрудник исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности».
RIDE был успешно протестирован на графах уличных дорожных сетей более 500 городов. Согласно результатам испытаний, применение иерархического подхода ускоряет маршрутизацию до 30 раз. При этом погрешность вычислений без использования значительных объемов памяти составит до 10%, а если задействовать память системы максимально, погрешность будет нулевая.
💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться
#новостьдня