Наука
Лаборатория интеллектуальных транспортных систем

Руководитель – к.ф.-м.н., доцент Ярослав Холодов

Работал на кафедре вычислительной математики МФТИ с 2001 года. Читал студентам МФТИ учебные курсы: «Вычислительная математика», «Нелинейные вычислительные процессы», «Численное моделирование динамики транспортных потоков». Основное направление научной деятельности — интеллектуальный анализ транспортных данных и моделирование движения дорожного трафика с использованием алгоритмов адаптивного управления. Ярослав Холодов — автор 35 научных публикаций в реферируемых журналах и 15 свидетельств о госрегистрации компьютерных программ. Рецензирует журналы «Математическое моделирование» и «Компьютерные исследования и моделирование», соавтор 3 учебных пособий и одной книги. Имеет опыт моделирования транспортных систем городов: Москва, Казань, Тула. Имеет опыт внедрения своих алгоритмов в оборудование компании Optima, которое было установлено в г. Казань в рамках подготовки к Универсиаде 2013. Также имеет опыт взаимодействия с компаниями, разрабатывающими программное обеспечение для транспортного моделирования (PTV), проектными организациями (НИ и ПИ Генплана Москвы) и ЦООД г. Москвы.


Ведущий специалист – магистр ИТ: Антон Трантин

Окончил специалитет в МГТУ им. Н. Э. Баумана (Нанотехнологии РЭС) и Университет Иннополис (Магистратура «Организация процессов разработки ПО»). 10 лет проработал в IT индустрии на позициях от стажера-программиста и руководителя группы разработки до руководителя IT департамента компании. Успешно завершил ряд проектов для таких компаний, как Росавтодор, ЗАО «Вымпелком» (Билайн), ЗАО «Московский Аэропорт Домодедово», ГК Росатом. С 2010 по 2015 год занимался разработкой систем АСУДД, включающих ТПИ, ЗПИ, метеорологические системы, Пункты учета интенсивности дорожного движения, Видеонаблюдение и системы динамического взвешивания на Европейской части РФ, а также запустил систему зимнего дорожного содержания при подготовке ЗОИ в г. Сочи в 2014 году, за что награжден благодарственным письмом от Министра транспорта РФ Соколова М. Ю. Одновременно является руководителем компании «Иннософт», резидента ОЭЗ «Иннополис».


Научный сотрудник – магистр МФТИ: Андрей Алексеенко

Заканчивает аспирантуру МФТИ. Получил степень магистра по специальности «прикладная математика и физика» на кафедре вычислительной математики МФТИ(ГУ) по тематике прикладного математического моделирования. Во время обучения в магистратуре проходил практику в University of Massachusetts Lowell. Участвовал в организации и проведении школ по высокопроизводительным вычислениям и компьютерному зрению в МФТИ, КБГУ, Университете Иннополис. Занимает должность co-PI в NVIDIA Research Center МФТИ. Автор 8 научных публикаций в рецензируемых научных журналах и ряда докладов на конференциях. Консультирует компанию «Иннософт», резидента ОЭЗ «Иннополис», по задачам компьютерного зрения.


Студент магистратуры УИ – Иван Гребёнкин

Студент первого курса магистратуры УИ. Получил степень бакалавра по специальности «прикладная математика и физика» на кафедре вычислительной математики МФТИ(ГУ). Во время обучения в бакалавриате занимался проблематикой применения нейронных сетей в задаче распознавания образов дорожной ситуации.



Студент магистратуры УИ – Алексей Карачёв

Окончил бакалавриат МФТИ (факультет аэрофизики и космических исследований) по специальности «Прикладная математика и физика» на базе кафедры «Техническая кибернетика» и ИПУ РАН. Проходил подготовку в учебно-научном центре «Инфокоммуникационные технологии» при МФТИ (компания NetCracker).



Научные задачи лаборатории:

Возникающие дорожно-транспортные проблемы требуют комплексных решений не только в сфере развития и оптимизации инфраструктуры транспортных сетей, но и в повседневном управлении транспортной системой для обеспечения надежности её функционирования и безопасности её участников, как в штатных, так и в кризисных ситуациях. Для решения данных задач необходимо разработать и повсеместно использовать аппаратно-программные комплексы управления дорожным движением для информационно-управляющих интеллектуальных транспортных систем, которые будут учитывать и анализировать на основе данных транспортных детекторов и видеокамер все известные факторы влияния на транспортную сеть, такие как периодически обновляемые данные о текущем состоянии дорожной ситуации (задача ассимиляции данных), правила движения по полосам на перекрестках, расписания и алгоритмы работы светофоров, локальные перекрытия на участках дороги, меняющиеся погодные условия и т.д. Также на сегодняшний день необходимым требованием для надёжной и эффективной интеллектуальной системы управления дорожным движением является наличие механизма сбора и анализа данных о текущей дорожной обстановке. Ассимиляция большого объема данных о состоянии дорожного движения с различных типов источников является одним из важных направлений работы лаборатории, поскольку решение этой задачи позволит повысить точность интеллектуального анализа данных за счёт обобщения результатов измерений, полученных с использованием различных методик.

Основные направления научной деятельности лаборатории сегодня:

  • Интеллектуальный анализ транспортных данных

  • Моделирование движения дорожного трафика с использованием алгоритмов адаптивного управления светофорной сигнализацией

  • Прогноз ситуации на дорогах в режимах регулярно повторяющихся и внезапно возникающих перегрузок транспортной сети

  • Разработка городских транспортных моделей, позволяющих решать задачи долгосрочного планирования (развития) транспортной инфраструктуры

  • Проектирование и разработка автоматизированных интеллектуальных транспортных систем (ИТС)

Перспективы:

Лаборатория интеллектуальных транспортных систем активно взаимодействует с компанией «Иннософт», резидентом ОЭЗ «Иннополис». «Иннософт» является одним из молодых стартапов Иннополиса. В нем работают высококвалифицированные выпускники и студенты университета Иннополис, что позволяет лаборатории доводить свои научные разработки до состояния продуктового ПО, готового к использованию внешними компаниями. Это является главным и существенным преимуществом нашей лаборатории, позволяющим нам говорить с индустрией на понятном ей языке и преодолевать разрыв между наукой и практикой, существующий на сегодняшний день.

В центре внимания

Сайт находится в технической разработке