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La Città di New York operare con non più di un paio di migliaia di taxi o di corse se abbiamo preso il carpooling più seriamente, i ricercatori hanno suggerito.
Quando i pendolari condividere le loro corse attraverso il car pooling, il costo di trasporto individuale si abbassa e ci sono potenzialmente meno auto sulla strada che può causare un aumento della congestione e dell’inquinamento.
Moto moderna-provenienti servizi tra Uber e Lyft, in cui i passeggeri possono fermare un giro attraverso dispositivi mobili, e anche condividere il loro veicolo con gli altri, hanno provocato polemiche e spesso sono meno popolari tradizionali imprese di taxi, ma i ricercatori dicono che questi servizi potrebbero avere un impatto reale sul numero di veicoli necessari sulle nostre strade di città.
Attualmente, la Città di New York ha emesso quasi 14.000 ufficiale taxi medaglione di licenze, ma secondo i ricercatori del MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), la città potrebbe fare con più di un quarto di corse.
Il team ha sviluppato un nuovo algoritmo che scricchiolava i numeri e, supponendo che il carpooling diventa sempre più popolare, il MIT è giunto alla conclusione che NYC solo ha bisogno di 3.000 quattro persone, le automobili a servire il 98 per cento della domanda di trasporto nella Città di New York.
Il tempo medio di attesa in meno di tre minuti per un giro.
Guidato dalla Professoressa Daniela Rus, il MIT CSAIL gruppo algoritmo suggerito anche che se due persone carpools erano in uso, di 3.000 potrebbe servire 94 per cento della domanda, e solo 2.000 veicoli sarebbero necessari per soddisfare il 95 per cento della domanda se hanno trasportato 10 passeggeri ogni.
L’algoritmo utilizza i dati dei tre milioni di NYC taxi per lavorare in tempo reale dove i punti caldi sono per richieste di trasporto e un approccio proattivo per reindirizzare le auto per le aree con i più alti livelli di esigenze, una caratteristica MIT dice che migliora la velocità di servizio fino al 20 per cento.
“A nostra conoscenza, questa è la prima volta che gli scienziati sono stati in grado di sperimentalmente quantificare il trade-off tra la dimensione della flotta, la capacità, il tempo di attesa, ritardi di viaggio, le spese di funzionamento e per una gamma di veicoli, taxi, furgoni e navette”, dice Rus.
“Cosa c’è di più, il sistema è particolarmente adatto per le auto intelligenti, dal momento che può continuamente reindirizzare veicoli basati in tempo reale le richieste”, il ricercatore aggiunto.
Oggi, servizi di car-pooling sono un po ‘ limitata-in particolare le richieste devono essere prima di un percorso che può essere determinato — ma i ricercatori dicono che, in futuro, l’algoritmo può essere utilizzato per la rivincita, le richieste di diversi veicoli, compresi quelli con la maggiore capacità, tenendo anche presente il passeggero il costo, il tempo e la convenienza.
Rus chiamate di sistema “in qualsiasi momento ottimale algoritmo”, il che significa che si migliora di dati è alimentata in algoritmo e nel tempo con l’uso frequente.
“Ride-servizi di condivisione di avere un enorme potenziale per il positivo impatto sociale, con il rispetto per la congestione, l’inquinamento e il consumo di energia,” dice Rus. “Penso che sia importante che noi, come i ricercatori di fare tutto il possibile per esplorare modi per rendere questi sistemi di trasporto efficienti e affidabili possibile.”
La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
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