Российские учёные представили инновационный алгоритм, который значительно ускоряет процесс маршрутизации в транспортной сфере
Российские учёные представили инновационный алгоритм, который значительно ускоряет процесс маршрутизации в транспортной сфере. На международной конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта») была представлена новая разработка — Python-библиотека RIDE от Сбера. Она предоставляет методы, которые позволяют в несколько раз ускорить построение оптимальных маршрутов. В основе подхода лежит идея кластеризации графа. Благодаря этому RIDE значительно сокращает область поиска решения и исключает неоптимальные варианты маршрутов. В результате на больших графах результат достигается до 30 раз быстрее, чем с использованием базовых алгоритмов. Библиотека RIDE предоставляет методы, которые значительно ускоряют процесс построения субоптимальных маршрутов, особенно на больших графах (транспортных графах крупных городов, регионов и стран) и абстрактных графах (графах цитирования). Библиотека наиболее актуальна, когда нужно многократно формировать маршруты в сжатые сроки. RIDE позволяет разработчикам создавать высокопроизводительные продукты — от мобильных приложений до AI-инструментов — и быстро проверять научные гипотезы. Это помогает сэкономить массу времени. Библиотека RIDE основана на инновационном подходе разделения графа на кластеры, что позволяет исключать множество неоптимальных вариантов маршрутов на этапе предварительной обработки. Этот метод был успешно протестирован на графах, включающих более 500 городов, и продемонстрировал значительное ускорение расчётов без существенных потерь в точности. С помощью RIDE разработчики могут контролировать баланс между скоростью и точностью, оценивая предварительные результаты ускорения по размеру графа. Это делает RIDE эффективным инструментом для решения реальных задач поиска кратчайших путей. Источник: www.sberbank.ru
Пост взят с международного финтех-медиа ресурса
ДЛЯ ЛЮДЕЙ