Экспериментальные исследования являются неотъемлемой частью современной науки, но характер экспериментов различается в разных научных областях. Методологические исследования (например, проект 1.1.1.2/VIAA/1/16/112 «Пространственно-временное моделирование городского движения с использованием больших данных», исполнитель: Dr.sc.ing. Дмитрий Павлюк) посвящены совершенствованию существующих моделей и разработке новых, и эксперименты в этой области носят почти чисто вычислительный характер. Наши эксперименты полностью основаны в облачных вычислениях — сотни процессоров обрабатывают гигабайты данных в течение недель или месяцев. Не все эксперименты успешны (точнее, большинство экспериментов завершаются не так, как ожидалось исследователем), и это очень волнующий момент, когда после нескольких недель вычислений Вы получаете результаты экспериментов. И это еще более волнующе, если результаты интересны и заслуживают публикации.
В течение пятого полугодия реализации проекта 1.1.1.2/VIAA/1/16/112 мы провели много вычислительных экспериментов. Некоторые результаты уже опубликованы:
- 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
Эксперименты все еще продолжаются, и мы надеемся вскоре представить их научному сообществу.
Актуальная информация о ходе проекта и достигнутых результатах доступна здесь.
