Это ж классическая задачка, да? Представь себе маршрут как граф, где каждая точка – перекрёсток, а каждое соединение – участок с уровнем опасности, который скачет как пульс во время похода. Если подкинуть данные о местоположении с GPS-ошейников и журналов перемещения животных в байесовскую сеть, можно получить распределение вероятностей "безопасности" в каждой точке. Но загвоздка в том, что данные шумные – представь, как GPS-метка белки дёргается, как будто у неё судорога. Можно было бы сгладить это фильтром Калмана, но тогда рискуешь потерять внезапные, редкие встречи с хищниками, которые значат больше всего. Так что модель – это баланс: достаточно детализации, чтобы уловить реальные всплески риска, и достаточно агрегации, чтобы не переобучать модель на пару выбросов. В итоге должно получиться динамическая карта тепловых зон, которую можно наложить на приложение с картами, чтобы туристы видели самый безопасный маршрут в реальном времени – как живое, дышащее дерево решений. Сложность в чём? Получить достаточно данных в реальном времени, чтобы модель не предсказывала самый безопасный путь как тот, который никогда не меняется – это было бы скучно и, честно говоря, вряд ли безопасно.