Co umíme
Šest kompetenčních skupin sdílených všemi pěti výzkumnými pilíři. Popisujeme je jednou, a to zde, aby na otázku, kterou si potenciální partner skutečně klade, existovala jediná konzistentní odpověď.
Metody, ne aplikace
Pilíř je výzkumné pole. Metoda je něco, co můžeme na váš problém použít hned zítra. Obojí držíme odděleně – proto existuje tato stránka a proto tu nenajdete stejnou schopnost popsanou na pěti různých místech.
Matematické modelování a ekonometrie
Ekonometrické metody a testování hypotéz. Modely diskrétní volby, hybridní modely volby a integrované modely volby s latentními proměnnými. Modely latentních tříd a směsové modely. Logistická regrese. Dynamické formulace a skryté Markovovy modely. Modelování strukturních rovnic. Stavový popis systémů a prediktivní řízení (MPC).
- Pilíř 1
- Pilíř 3
- Pilíř 5
Soft computing a umělá inteligence
Fuzzy inferenční systémy, umělé neuronové sítě, ANFIS, genetické algoritmy, multiagentní systémy. Hluboké neuronové sítě. Posilované učení jako srovnávací měřítko, nikoli jako výchozí volba. SHAP a vysvětlitelná umělá inteligence (XAI). Systematické rešerše literatury s podporou umělé inteligence.
- Pilíř 1
- Pilíř 2
- Pilíř 3
Statistika a zpracování dat
Bayesovská identifikace a rekurzivní odhad na diskrétních datech. Dolování dat z indukčních smyček a z plovoucích vozidel (FCD). Analýza závislostí v malých výběrech. Návrh a vyhodnocení průzkumů včetně sociologických šetření. ETL pipeline pro heterogenní městské datové zdroje; zpracování GTFS, APC a OSRM.
- Pilíř 2
- Pilíř 3
- Pilíř 4
- Pilíř 5
Operační výzkum
Lineární programování a jeho aplikace. Teorie her včetně nekooperativních rovnováh a asymetrického Nashova vyjednávání. Optimalizace sítí a teorie grafů.
- Pilíř 1
- Pilíř 5
Matematické modelování a simulace dopravy
Mikroskopická simulace v Eclipse SUMO, na jehož vývoji se podílíme, a dále v PTV Vissim a Aimsun. Multiagentní simulace v AnyLogic. Rozsáhlé agentní modely poptávky v MATSim. Víceúrovňové propojení mezoskopické a mikroskopické simulace. Propojení s environmentálním modelem PALM (large-eddy simulation).
- Pilíř 1
- Pilíř 2
- Pilíř 4
Hodnocení dopadů, validace a virtuální testování
Definice KPI a návrh experimentů. Hodnocení typu před a po. Hodnocení dopadů politik a technologií pomocí mikroskopické simulace. Statistické zpracování a obhajitelné přiřazení účinků. Virtuální testovací prostředí jako doplněk fyzického testování automatizovaných vozidel.
- Pilíř 1
- Pilíř 2
- Pilíř 4
Hodnocení dopadů je kompetence, ne vedlejší produkt
Právě tento pracovní balíček jsme vedli v projektu H2020 MAVEN a díky němu údaje o kapacitě, zdržení, frontách a CO₂ z tohoto projektu obstály v recenzním řízení a vyšly v předním časopise. Podle našich zkušeností je to zároveň pracovní balíček, na který konsorcia běžně vyčlení příliš málo zdrojů a jehož výsledky pak nedokážou obhájit.
Patří do metodologického jádra, a ne do jediného pilíře, protože ho uplatňujeme na opatření v oblasti poptávky a veřejné dopravy stejně jako na automatizaci.
Čtyři generace, každá pod kontrolou
Rozhodovací stromy (2008–2010), poté fuzzy inference (2012–2015), poté multiagentní systémy (2015–2019) a nakonec hluboké učení a vysvětlitelnost. Každou generaci jsme dál podrobovali kontrole, místo abychom ji prostě nahradili – a v provozním nasazení interpretovatelná varianta někdy stále vítězí.
Nejde o nostalgii. Právě díky tomu dokážeme obhájit volbu nástroje před operátorem, který musí za její důsledky ručit svým podpisem.
Software a vybavení
- Eclipse SUMO
- PTV Vissim
- Aimsun
- AnyLogic
- MATSim
- PALM
- TraCI
- OSRM
- Pipeline pro GTFS a APC
- Python ETL
- Bayesovská identifikace
- SHAP
- Jízdní simulátor se sledováním pohledu
- Měřicí vozidlo
- OpenDRIVE / OpenCRG
Chcete tyto metody uplatnit na svůj problém?
Spolupracujeme s městy, správci infrastruktury, dopravci, dodavateli i dalšími univerzitami – od jednorázové analýzy až po šestileté konsorcium. Podívejte se, jak spolupracujeme s partnery, nebo napište na lambda@fd.cvut.cz.