Поделиться
«Петергоф» внедрил ИИ-систему для оптимизации туристических маршрутов от Yandex Cloud и GlowByte
Государственный музей-заповедник «Петергоф» совместно с платформой Yandex Cloud внедрил интерактивное приложение моделирования маршрутов для оптимизации экскурсионного потока, которое может повысить пропускную способность музея и сократить очереди на вход во дворец. Решение разработано GlowByte и основано на современных технологиях моделирования и анализа, а также учитывает экспертные знания сотрудников музея. Об этом CNews сообщили представители GlowByte.
В пиковые месяцы посещаемость Большого петергофского дворца превышает 3000 человек в сутки, что создает высокую нагрузку на входные зоны. Чтобы сделать пребывание в музее более удобным, команда «Петергофа» совместно с технологическим партнером Yandex Cloud и ИТ-компанией GlowByte разработала и внедрила интерактивное приложение для проектирования маршрутов.
Система развернута в облачной среде Yandex Cloud и использует платформу Yandex DataSphere для запуска сложных расчетов и проведения имитационного моделирования. Решение позволяет с учетом заданных ограничений и приоритетов генерировать десятки тысяч возможных маршрутов и вариантов размещения ключевых зон: рамок досмотра, бахильных, гардеробов и других инфраструктурных точек.
Музей-заповедник «Петергоф» впервые протестировал систему во время подготовки выставочного проекта «Подвиг возрождения», расположенного в восточном крыле Большого петергофского дворца. При формировании маршрутов экспозиции было сгенерировано и проанализировано более 100 тыс. вариантов. Оценка проводилась по относительным метрикам качества, рассчитанным с помощью дискретного и имитационного моделирования пропускной способности. В результате сравнительного анализа отобраны восемь наиболее жизнеспособных конфигураций, одна из которых совпала с решением, ранее предложенным сотрудниками музея, что подтверждает его экспертную оптимальность. Новая схема не пересекается с основным маршрутом дворца, что позволило задействовать дополнительные пространства без ущерба для текущей логистики.
Роман Ковриков, генеральный директор музея-заповедника «Петергоф»: «Сегодня музею важно не только опираться на собственный опыт и экспертизу, но и внедрять цифровые технологии, в том числе основанные на сложных научных исследованиях. При подготовке “Подвига возрождения” в Большом петергофском дворце мы искали современное и гибкое решение, которое помогло бы нам продумать маршруты движения наших гостей и сделать посещение музея комфортнее. Благодаря разработанной системе мы смогли смоделировать разные сценарии посещения, учитывая десятки параметров и ограничений, и выбрать наиболее подходящий вариант. Сейчас вместе с коллегами из Yandex Cloud и проектной командой мы готовим масштабирование технологии и на основной маршрут дворца».
Анна Лемякина, директор по национальным стратегическим проектам Yandex Cloud: «Мы реализовали сервис, который позволяет сотрудникам музея самостоятельно задавать параметры и получать оптимальные маршруты, опираясь как на математическое моделирование, так и на профессиональную экспертизу. Такое объединение данных и знаний дает наилучшие результаты для сложных объектов с разветвленной инфраструктурой. Таких решений на российском рынке пока мало, поэтому мы с коллегами пошли в эксперимент, основанный на науке и сложной исследовательской работе, чтобы также продемонстрировать сильный сценарий индустрии».
Александр Ефимов, исполнительный директор практики продвинутой аналитики GlowByte: «При решении задачи генерации допустимых размещений объектов и маршрутов посетителей мы применили оригинальный подход, заключающийся в использовании комбинаторного алгебраического солвера CP-SAT, позволяющего удобно формулировать приоритеты и ограничения на возможности размещения и последовательности посещения маршрутов – при соблюдении требований безопасности. Для оценки полученных генеративной моделью маршрутов используется метод имитационного моделирования: сначала дискретно-событийная модель позволяет быстро оценивать KPI – качество с точки зрения наличия заторов, длительности прохождения маршрутов и пересечения “чистых” и “грязных” потоков, затем агентная модель визуализирует потоки, проводит what-if анализ, тестируя различные сценарии и пути».
Данный подход может быть эффективно применен не только в музеях, но и для оптимизации маршрутов и процессов на складах и распределительных центрах, в медицинских учреждениях, аэропортах, вокзалах и других объектах с разветвленной инфраструктурой.
Проект реализован при поддержке Центра технологий для общества Yandex Cloud. Центр реализует социально значимые проекты в сферах науки, образования, экологии и культуры совместно с исследователями из вузов, учеными и партнерами.
Короткая ссылка
