Eksperimentālie pētījumi ir neatņemama mūsdienu zinātnes sastāvdaļa, taču eksperimentu raksturs dažādās zinātnes jomās ir atšķirīgs. Metodoloģiskie pētījumi (piemēram, projekts 1.1.1.2/VIAA/1/16/112 « Laiktelpiska pilsētas satiksmes modelēšana, izmantojot lielos datus », izpildītājs: Dr.sc.ing. Dmitrijs Pavljuks) ir veltīti esošo modeļu uzlabošanai un jaunu izstrādei, un eksperimenti šajā jomā ir skaitļojoši. Mūsu eksperimenti ir pilnībā veikti mākoņdatošanā – simtiem apstrādes vienību nedēļu vai mēnešu laikā apstrādā datu gigabaitus. Būtībā ne visi eksperimenti ir veiksmīgi (jāsaka, ka vairums eksperimentu nav izdevušies), un tas ir ļoti aizraujošs brīdis, kad pēc nedēļu aprēķiniem jūs novērojat eksperimenta rezultātus. Un tas ir vēl aizraujošāk, ja rezultāti ir interesanti un tos ir vērts publicēt.
Projekta 1.1.1.2/VIAA/1/16/112 ieviešanas piektajā pusgadā mēs veica daudzus skaitļošanas eksperimentus. Daži rezultāti jau ir publicēti:
- Pavlyuk, D., 2020. Transfer Learning: Video Prediction and Spatiotemporal Urban Traffic Forecasting. Algorithms 13, 39. https://doi.org/10.3390/a13020039
- Pavlyuk, D., 2020. Make It Flat: Multidimensional Scaling of Citywide Traffic Data, in: Kabashkin, I., Yatskiv, I., Prentkovskis, O. (Eds.), Reliability and Statistics in Transportation and Communication, Lecture Notes in Networks and Systems. Springer International Publishing, Cham, pp. 80–89. https://doi.org/10.1007/978-3-030-44610-9_9
Citi eksperimenti joprojām notiek, un mēs ceram, ka rezultāti būs jaunāki, un mēs ar prieku drīz tos iepazīstināsim zinātniskajā aprindās.
Sīkāka informācija par projekta gaitu un rezultātiem ir pieejama šeit.
