Как мосметро использует машинное обучение для оценки загруженности вагонов
В ноябре 2020 года в мобильном приложении «Метро Москвы» появилась функция оценки загруженности вагонов. Сервис позволяет пассажиру прямо на платформе перед прибытием поезда посмотреть, в какой вагон лучше всего садиться для комфортной поездки. Предлагаем разобраться, как работает технология и при чем здесь машинное обучение.
Чтобы предоставить актуальную информацию пассажиру, метро совместно с технологической компанией «МаксимаТелеком» и командой экспертов в сфере больших данных компании «Квант» ежесекундно анализирует тонну данных: количество подключенных к Wi-Fi гаджетов, тип вагонов, удаленность поезда от платформы, наличие пересадок, время суток, данные билетной системы и ряд других. Обо всем по порядку.
Анализ данных с точек Wi-Fi
Беспроводная сеть MT_FREE в московской подземке — часть крупнейшей публичной сети Wi-Fi в Европе. В 2013 году «МаксимаТелеком» предоставила пассажирам доступ в интернет в метро, заложив основу для развития многих городских сервисов. Сейчас сеть в московском метро насчитывает более 6 тыс. точек доступа, установленных в вагонах и перегонах. По своей архитектуре она не имеет аналогов и стала первой в мире беспроводной сетью, созданной в такой сложной локации.
Кажется, что самый простой способ подсчитать количество людей — собрать статистику о том, сколько гаджетов одновременно подключено к беспроводной сети в вагоне. Сетевая инфраструктура мосметро позволяет это делать.
Статистика подключений — важный показатель, но для точного замера этого недостаточно по двум причинам. Во-первых, в системе не видно смартфоны (а значит и пассажиров) с выключенным Wi-Fi. Во-вторых, количество подключений к сети сильно зависит от сезона, участка линии метро и даже погоды на улице. Со стартом учебы осенью в метро становится больше школьников и студентов с подключенными к сети устройствами. Но это не значит, что метро становится намного более загружено. Поэтому для реальной оценки используется машинное обучение.
