Zkrácení dojíždění není jednoduché vyřešit. Jediný výlet může zahrnovat více druhů dopravy (tj. Jízda na vlakové nádraží, jízda vlakem k optimální zastávce a poté chůze nebo používání služby sdílení jízd z této zastávky do konečného cíle), nemluvě o očekávaných a neočekávaných: konstrukce; nehody; údržba silnic nebo kolejí; a povětrnostní podmínky mohou omezit dopravní tok s malým až žádným upozorněním. Dlouhodobé trendy se navíc nemusí shodovat s historickými údaji v závislosti na změnách počtu obyvatel a demografických údajů, místní ekonomiky a politik územního plánování. Zde je návod, jak AI již pomáhá řešit složitost dopravy.
Předpovědi AI poháněné společností Google
Pomocí anonymních údajů o poloze z chytrých telefonů mohou Mapy Google (Mapy) analyzovat rychlost pohybu v kterémkoli daném okamžiku. Mapy mohou díky akvizici dopravní aplikace Waze s přidělenými davy v roce 2013 snadněji začlenit dopravní hlášení, jako jsou stavba a nehody, nahlášené uživateli. Přístup k obrovskému množství dat, které jsou přiváděny do svých proprietárních algoritmů, znamená, že Mapy mohou snížit dojíždění tím, že navrhují nejrychlejší cesty do práce az práce.
Ridesharing Apps jako Uber a Lyft
Jak určují cenu vaší jízdy? Jak minimalizují čekací dobu, jakmile zavoláte auto? Jak vás tyto služby optimálně spojí s ostatními cestujícími, aby se minimalizovaly objížďky? Odpověď na všechny tyto otázky je ML.
Inženýrský vedoucí pro Uber ATC Jeff Schneider diskutoval v rozhovoru NPR o tom, jak společnost používá ML k předvídání poptávky jezdce, aby zajistil, že „nárůst ceny“ (krátká období prudkého zvýšení cen ke snížení poptávky jezdce a zvýšení nabídky řidiče) již brzy nebude zapotřebí . Vedoucí strojového učení společnosti Uber Danny Lange potvrdil, že Uber používá strojové učení pro ETA pro jízdy, odhadované dodací lhůty jídla na UberEATS, výpočet optimální polohy pro vyzvednutí a detekci podvodů.
Komentáře
Okomentovat