Специалисты из mit проанализируют и оптимизируют бостонский транспорт

Эксперты по “громадным данным” из Лаборатории компьютерных искусственного интеллекта и наук Массачусетского технологического университета (CSAIL) займутся улучшением совокупности управления муниципальным транспортом Бостона. К ответу данной задачи они приступят уже в этом месяце.

Изучая модели распределения машин такси по городу, исследователи сохраняют надежду распознать пути оптимизации работы как самой работы, так и публичного транспорта.

С опорой на широкий спектр комплектов данных, включающий данные более чем о 2,3 миллиона поездок на такси, и сведения о местных событиях и отчёты метеослужб, будут разрабатываться новые инструменты для прогнозирования спроса на такси в различных районах Бостона и создаваться новые средства визуализации транспортных потоков.

На данной карте отражены районы самая частой высадки пассажиров из такси в Бостоне согласно данным наблюдений за два месяца (изображение: Todd Mostak).

Исследователи сохраняют надежду прояснить, сколько автомобилей вправду требуется в определённых местах в данное время суток и откуда их действеннее перенаправлять. Анализ взятых данных кроме этого разрешит правильнее прогнозировать пики спроса на такси и создавать настоящие альтернативы им путём оптимизации графика работы публичного транспорта.

Дополнительный интерес воображает информация о различиях потока пассажиров в выходные и будни дни, о корреляции со спортивными мероприятиями, недавними изменениями и праздниками муниципальный инфраструктуры – такими как закрытие моста Лонгфелло.

Ранее передавалось, что CSAIL запустил две стратегические инициативы, которые связаны с “громадными данными”, одна из которых направлена на стимулирование применения инструментов анализа «громадных данных» для принятия более обоснованных ответов, а вторая затрагивает сферу приватности.

Случайное видео:


Интересные записи: