Big Data на службе у города

Международные команды студентов научились в Томске работать сообща и решать городские проблемы, используя инструменты Big Data.

В Томском политехническом университете впервые прошла Международная школа «Анализ больших данных для умного города» («Big Data Analysis for Smart Cities»), во время которой студенты ТПУ, Иркутского национального исследовательского технического университета и Университета прикладных наук города Вааса (Финляндия) учились не только работать в международной и междисциплинарной команде, но и применять различные инструменты технологий больших данных для решения прикладных задач в современном городе. О том, как большие данные помогают разобраться в повседневных проблемах, как работается разным специалистам в одной команде, корреспонденту газеты «За кадры» рассказали организаторы, участники и эксперты школы.

Развивая сотрудничество

По словам начальника отдела международных программ и грантов ТПУ Светланы Рыбушкиной, школа «Big Data Analysis for Smart Cities» проходила в рамках международного соглашения «Открывая новые перспективы в Сибири» программы академической мобильности «First+». Программа поддерживает студенческий обмен и охватывает все специальности, по которым проходит обучение в Финляндии.

– Мы подали заявку еще в сентябре 2017 года. Она была одобрена и получила финансирование финского Национального агентства по образованию. В следующем семестре одна из студенток ТПУ поедет на обучение в финский университет, а к нам приедут двое студентов из города Вааса. Программа «First+» направлена на усиление взаимодействия и поддержание развития программ академической мобильности между вузами Финляндии и России. Она существует уже некоторое время, но сибирский регион ранее не был задействован. А поданные ТПУ проекты были поддержаны. Это не может не радовать, ведь это показатель интереса Финляндии и к нашей стране, и к нашему университету, – говорит она.

Светлана Рыбушкина добавляет, что работа школы была построена таким образом, что ее участники не получали глубоких знаний в области IT, Big Data и транспортных технологий, но могли, применяя имеющиеся навыки, научиться выполнять прикладные проекты в межкультурных и междисциплинарных командах. А восполнить пробелы в знаниях помогали многочисленные лекции от специалистов своего дела. – Мы постарались спланировать работу школы таким образом, чтобы дать студентам достаточно знаний для решения учебно-прикладной задачи. С ними работали преподаватели всех университетов-участников, читались лекции по пассажироперевозкам, городскому планированию, социальным аспектам, взаимодействию с бизнес-средой. Помимо этого, мы приглашали специалистов, рассказывающих об интересующих тематиках с различных точек зрения: в работе школы приняли участие представители администрации Томска, трамвайно-троллейбусного управления, томского альянса Smart City, компании «Аттестат», занимающейся разработкой информационной системы для Томска, пассажироперевозчиков, компании ENBISYS, а также руководитель НПО «Транспорта и дорог» Института Генплана Москвы Игорь Бахирев. Мы постарались представить проблематику школы максимально широко, чтобы задействовать всех заинтересованных, и студенты получили представление о том, какие задачи необходимо решать и как это происходит, от совершенно разных людей с разными точками зрения. И результатами этой школы очень довольны, – подчеркивает она.

Международная команда по борьбе с пробками

Главным практическим кейсом школы стало использование технологий Big Data для исследования пассажиропотока на примере томского маршрута № 19. Все участники были поделены на четыре команды. Причем каждая из них была максимально разнородной: представители ТПУ, Иркутского политехнического и финны. Кроме географических и языковых различий у студентов к тому же разные направления подготовки: модераторами выступили студенты-политехники, обучающиеся по магистерской программе «Big Data solutions», жители Иркутска отвечали за транспортное планирование, финны специализировались на машиностроении. Также в составе команд были студенты, учащиеся по программе устойчивого развития города. Получалось, что члены команды не просто работали сообща, но и обменивались друг с другом знаниями. Очень помогли в этом, как пояснила модератор одной из команд-участниц «NoNameTeam» Анастасия Шкабара, лекции, которые прошли в начале работы школы.

– Они были посвящены Big Data, навыкам взаимодействия в международной команде, работе с транспортной логистикой, транспортным проблемам в общем. Затем все эти знания мы пытались применить, проанализировав транспортную систему Томска на примере маршрута № 19. Мы старались объединить наши сильные стороны для решения поставленной задачи. При работе над кейсом мы собирали информацию на пути следования одного из автобусов при помощи GPS-трекеров, затем использовали данные со спутника о движении автобуса за несколько дней, предоставленные транспортной компанией. Проанализировали всю информацию, выявили проблемные участки, используя новые инструменты, – поделилась она.

Одним из таких проблемных участков, выявленных исследователями, стал перекресток Московского тракта и проспекта Ленина в самом центре Томска, где довольно часто происходит затор. В качестве возможного решения команда предложила добавить дополнительную секцию светофора с зеленой стрелкой, разрешающей повернуть налево водителям, стоящим в левом ряду. Сейчас, чтобы сделать это, им необходимо пропустить автомобили, следующие по встречной полосе. Из-за этого на данном участке скапливаются машины, что грозит возникновением пробки и ДТП.

– Я занимался подобными исследованиями и в Иркутске, – рассказал участник команды, студент Иркутского национального исследовательского технического университета Денис Суров. – У нас в городе тоже есть «узкие» участки. Это общая проблема, просто в ней нужно разбираться и копаться, и грамотно применять транспортное моделирование. Существует специальная программа, в которую можно загрузить все необходимые данные, анализ покажет, не только как устранить существующую проблему, но и будет ли она возникать повторно в будущем. А в рамках школы я анализировал данные и графики и переносил их на уже существующие реалии, сравнивая с картами и пробками.

А студент из Финляндии Топиас Корпи поделился, что главной сложностью работы в интернациональной команде стал, конечно, языковой барьер. Но это не помешало ребятам быть на одной волне.

– Многие вещи, конечно, стали для меня новыми: удалось познакомиться с тем, что вообще такое Big Data, попробовать себя в сборе треков, анализе, машинном обучении. Это было очень интересно. А в плане командной работы сложностей у нас почти не было, так как все ребята оказались на одной волне, все понимали важность поставленной задачи, всем было интересно, – сказал он.

Технологии в помощь горожанам

В свою очередь доцент отделения социально-гуманитарных наук Школы базовой инженерной подготовки Наталья Гончарова рассказала, что подобные образовательные мероприятия помогают налаживать диалог между научным сообществом, администрацией и жителями городов для совместного обсуждения и решения важных проблем, при этом используются принципы RRI («Ответственные исследования и инновации» – ред.).

На данный момент в России исследованиями по RRI кроме ТПУ занимается всего один вуз. Данная концепция широко распространена в Европе, но пока мало используется в России.

– По сути, ТПУ находится на переднем крае науки в данном направлении, использует интегрированный подход. Мы стремимся развивать социально-ответственное проектирование города и «citizen science», объясняя горожанам, какие технологии сейчас существуют, вовлекая их в развитие города и сбор необходимых данных. Допустим, эта школа показала, что уже собранных данных для решения транспортной проблемы недостаточно. Необходимо объединить усилия администрации, томичей, бизнеса (например, операторов сотовой связи). При этом есть инструменты обработки и анализа данных, есть понимание, что нужно делать. Мы познакомились с транспортными исследованиями коллег из Иркутска, работой ученых ТПУ по Big Data. Мы видим, что может получиться интересный междисциплинарный проект, способный предлагать решение транспортных проблем уже сегодня. И самое большое достижение, эффект после завершения школы – это междисциплинарная команда по Smart city, способная работать дальше, а также сотрудничество с транспортной лабораторией в Иркутске и в перспективе сотрудничество с зарубежными партнерами. Наши специалисты обладают большим количеством знаний, это колоссальный опыт, который необходимо использовать грамотно, – подытожила она.

Подготовила Наталья Каракорскова