Систему для эвакуации при лесных пожарах предложили в МГУ
Ученые Центра ИИ МГУ совместно с коллегами из компании «Интердата» (Interdata) и лаборатории искусственного интеллекта (SB AI Lab) предложили систему координации эвакуации при лесных пожарах. Работа представлена на 25-й Международной конференции по автономным агентам и многоагентным системам (AAMAS 2026), которая прошла в Пафосе, Кипр.
Организация эвакуации при лесных пожарах относится к задачам, в которых обстановка может быстро меняться. Огонь распространяется, дороги перегружаются, а данных о похожих реальных ситуациях обычно немного. Поэтому такие подходы сначала проверяют в искусственно созданных средах: они позволяют моделировать движение людей, распространение пожара и разные варианты управления эвакуацией.
Авторы исследования предложили двухуровневую систему управления эвакуацией. На первом уровне участники эвакуации выбирают маршрут с учетом ближайшей дорожной ситуации. На втором уровне работает цифровой координатор на основе большой языковой модели (LLM Commander). Он отслеживает распространение пожара и загруженность дорог, а затем выдает общие рекомендации по маршрутам, например ограничивает движение по отдельным направлениям.
Особое внимание исследователи уделили тому, чтобы решения системы были понятны человеку. Для каждого управляющего решения фиксируются причины: с какой стороны распространяется пожар, где возникает затор, как меняется число участников, которые не успевают завершить эвакуацию вовремя. Эти данные представляются в виде простых правил, которые можно проверить и проанализировать. В статье этот подход описан как когнитивный анализ задачи (Cognitive Task Analysis, CTA).