Нейросеть в орисе: как AI помогает планировать рогейны с компасом

В статье на Habr ML автор делится опытом создания «умного» компаса – системы, которая использует нейросетевые модели для автоматической генерации маршрутов орис‑раннинга (рогейнов). Идея возникла из желания упростить подготовку к полевым вылазкам: вместо ручного прокладывания тропы на карте, система сама предлагает оптимальный путь, учитывая топографию, плотность растительности и желаемую продолжительность пробежки.

Для реализации был использован открытый геодезический набор данных OpenStreetMap, а также небольшая кастомная модель на базе HuggingFace Transformers, обученная на 10 000 реальных маршрутах, собранных сообществом орис‑раннеров. Модель предсказывает «сложность» каждого сегмента пути (от лёгкой до экстремальной) и комбинирует их в маршрут, который в среднем на 12 % короче традиционных, но при этом сохраняет запланированную нагрузку.

Тесты проводились в двух лесных зонах России (Тверская область и Карелия) в течение трёх уикендов. Участники, используя приложение‑генератор, получали карты с отмеченными точками и рекомендациями по ориентации. По результатам опросов 78 % респондентов отметили, что маршрут был более «логичным», а 65 % — что они смогли сократить время подготовки к выезду с 30 до 10 минут.

Технически система состоит из трёх компонентов: 1) парсер OSM‑данных, 2) нейросетевой предиктор сложности, 3) генератор маршрута с учётом компасных азимутов. Всё это упаковано в простое веб‑приложение, доступное по ссылке в статье, и может быть расширено под любые виды полевых активностей – от кросс‑кантри до геокешинга.

Автор подчёркивает, что открытая природа проекта позволяет другим разработчикам встраивать свои модели оценки местности, а также добавлять новые критерии (например, погодные условия). В дальнейшем планируется интеграция с реальными GPS‑трекерами и поддержка многопользовательских соревнований.