Умные маршруты: как искусственный интеллект меняет навигацию

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к маршрутизации транспортных средств учитывает контекст и предпочтения пользователя, делая поездки более комфортными и эффективными.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Система PAVe, объединяя выбор траектории пользователем, алгоритмы прокладки маршрута и контекстное понимание LLM-агента, способна не только предлагать два оптимальных пути, но и динамически адаптировать их с учётом предпочтений пользователя и окружающих объектов, обеспечивая персонализированное и контекстуально-обоснованное навигационное решение.

В данной статье представлена система PAVe, использующая большие языковые модели для персонализации маршрутов с учетом интересов и POI, что позволяет улучшить выбор пути и выполнение задач.

Традиционные системы маршрутизации транспортных средств оптимизируют отдельные метрики, игнорируя сложный контекст поведения водителей. В статье ‘Beyond Shortest Path: Agentic Vehicular Routing with Semantic Context’ представлена система PAVe, использующая большие языковые модели для персонализации маршрутов с учетом задач пользователя, предпочтений и объектов интереса. Показано, что подобный агентский подход обеспечивает более точный выбор маршрутов и успешное выполнение задач в реалистичных городских сценариях. Возможно ли создание масштабируемых и адаптивных решений для оптимизации городской мобильности, объединяющих классические алгоритмы маршрутизации и семантическое рассуждение на основе LLM?

Старые Системы Маршрутизации: Устаревший Подход

Традиционные системы маршрутизации испытывают трудности при адаптации к изменениям в реальном времени и персонализированным потребностям пользователей. Статические маршруты часто игнорируют важную контекстную информацию, такую как срочные точки интереса (POI) или временные предпочтения. Существующие алгоритмы оптимизированы для статических графов и не способны эффективно перестраиваться в ответ на динамически меняющиеся условия дорожной обстановки. Это приводит к suboptimalным маршрутам, увеличению времени в пути и снижению удовлетворенности пользователей. Неспособность учитывать контекст лишает систему возможности предложить наиболее релевантный маршрут, даже если существуют альтернативные пути, учитывающие текущую ситуацию и индивидуальные предпочтения пользователя.

PAVe: Агентский Маршрутизатор с Использованием LLM

PAVe – это агентская система, расширяющая традиционные алгоритмы маршрутизации за счёт интеграции больших языковых моделей (LLM) с классическими алгоритмами поиска пути. Этот подход позволяет учитывать контекстную информацию и динамически адаптировать маршруты в соответствии с изменяющимися условиями. Система способна не только определять пункт назначения, но и выявлять приоритетные объекты интереса (POI) и учитывать срочность их посещения, создавая персонализированные маршруты. PAVe анализирует различные факторы, такие как пробки, погода и доступность POI, автоматически корректируя маршрут для обеспечения оптимальной эффективности и удобства, с приоритетом для срочных POI.

Система PAVe представляет собой комплексный обзор, демонстрирующий ее архитектуру и ключевые компоненты.

Инструментарий PAVe: Контекстное Понимание Дорожной Сети

Система PAVe использует Geospatial Context Tool для привязки дорожной сети к семантическому значению, используя данные из OpenStreetMap, что позволяет понимать контекст дорог – тип покрытия, ограничения скорости, наличие пешеходных переходов и другие факторы. Для обнаружения возможных маршрутов применяется Routing Engine Tool, функционирующий на базе симулятора дорожного движения SUMO, который оценивает варианты прокладки маршрута с учетом текущей дорожной обстановки и прогнозируемого трафика. Contextual Route Assessment Tool динамически модифицирует маршруты, адаптируя их к изменяющимся условиям и предпочтениям пользователя. Все инструменты интегрированы в единую систему, обеспечивая целостное понимание окружающей среды и обработку данных в реальном времени.

Валидация PAVe: Точность и Полнота Маршрутов

Эффективность системы PAVe оценивается по двум ключевым показателям: точности – частоте выбора оптимального маршрута – и полноте – частоте успешного включения запрошенных точек интереса (POI). При использовании локально размещенной модели Qwen 3 — 4B, система PAVe достигла общей точности 88.24% и полноты 76.47% в сценариях планирования маршрутов. В сценариях обхода препятствий, PAVe с моделью Qwen 3 — 4B показала точность 75.0%, значительно превосходя показатель 25.0%, достигнутый с использованием GPT-o3, что указывает на превосходную адаптацию к пользовательским предпочтениям и устойчивость к сложным условиям. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Работа демонстрирует, что даже самые передовые алгоритмы поиска пути нуждаются в адаптации к реальному контексту. Система PAVe, используя большие языковые модели, пытается выйти за рамки простого определения кратчайшего маршрута, учитывая предпочтения пользователя и значимые точки интереса. Это напоминает о том, что элегантная теория быстро уступает место прагматичным решениям в продакшене. Бертранд Рассел однажды заметил: «Всякая большая идея должна начинаться с маленького наблюдения». В данном случае, наблюдение за тем, как люди выбирают маршруты, привело к созданию системы, которая пытается имитировать человеческое принятие решений, и, вероятно, вскоре столкнётся с необходимостью оптимизации и исправления ошибок в реальных условиях эксплуатации.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует возможность добавления ещё одного слоя абстракции между запросом пользователя и базовым алгоритмом поиска пути. Однако, не стоит обольщаться. Каждый новый «интеллектуальный» маршрут – это лишь новая поверхность для проявления энтропии реального мира. Запрос пользователя, интерпретированный языковой моделью, затем преобразованный в контекст, и, наконец, переданный алгоритму – это цепочка приближений, каждое из которых вносит свою долю неопределённости.

Полагаться на семантическое понимание предпочтений пользователя – занятие рискованное. Сегодня это «предпочтение кофе с круассаном», завтра – неожиданное желание объехать все памятники Ленину в радиусе десяти километров. Реальная проблема не в поиске оптимального пути, а в поддержании иллюзии контроля над хаосом. Иначе говоря, система неизбежно столкнётся с необходимостью обработки противоречивых или нелогичных запросов, а значит, потребует ещё больше слоёв абстракции – и, соответственно, ещё больше потенциальных точек отказа.

Не нужно больше микросервисов, определяющих «контекст». Нужна, возможно, более честная модель, признающая, что идеальный маршрут – это миф, а задача системы – просто минимизировать количество недовольных пользователей. В конечном итоге, каждая «революционная» технология станет техдолгом, и прод всегда найдёт способ сломать даже самую элегантную архитектуру.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04464.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 21:39