Zdieľané autá sú podľa MIT omnoho efektívnejšie ako taxíky

Z ekologického hľadiska sú v mestách taxíky výhodnejšie ako súkromné autá. Tie prepravujú často jediného pasažiera a na dlhé hodiny blokujú parkovacie miesta. Podľa výskumu Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) pri MIT sú však ešte efektívnejšie zdieľané autá.

Pozrite siRajom pre autonómne vozidlá je Singapur

Len 3000 zdieľaných áut by dokázalo nahradiť takmer všetkých 13 000 taxíkov v New Yorku, uvádza sa v správe CSAIL. Cestovanie využívajúce služby zdieľania automobilov môže viesť k zníženiu dopravných zápch, znečistenia a k úsporám paliva.

Výskumníci CSAIL použili verejné dáta o taxíkoch v NYC publikované University of Illinois pri vývoji algoritmu. Pomocou neho zrátali, že 3000 štvormiestnych vozidiel jazdiacich do podobných destinácií by mohlo zvládnuť asi 98 percent dopytu po taxislužbách v meste. Priemerná doba čakania by dosahovala 2,7 minúty.

Dôležitým atribútom systému zdieľania je dynamické premiestňovanie vozidiel založené na vyžiadaní v reálnom čase. To robí systém o 20 percent rýchlejším.

ny-smart-ico
ZDROJ | MIT CSAIL

To naznačuje, že zdieľané jazdy cez Uber a Lyft by mohli zohrávať veľkú úlohu pri znižovaní dopravného zaťaženia. Môžu dokonca aj pomôcť pri znižovaní znečistenia mestského ovzdušia.

Vedci modelovali aj iné varianty a zistili, že pri použití väčších zdieľaných vozidiel by sa ich počet mohol ešte o tretinu zredukovať. Na pokrytie 95% dopytu po taxi by stačilo len 2000 desaťmiestnych vozidiel. Pre optimálne využitie by bolo vhodné nasadenie mixu automobilov rôznych veľkostí, čo umožní dynamicky reagovať na v čase sa meniace požiadavky.

Pred začiatkom a po skončení masových podujatí ako sú športové zápasy na štadiónoch, alebo veľké koncerty, by boli efektívnejšie mikrobusy, v bežnej prevádzke zas menšie vozidlá.

Pozrite siAj Uber hrá na strunu umelej inteligencie

Vyvinúť podobné algoritmy optimalizujúce premávku veľkého počtu vozidiel je náročný matematický a programátorský problém. Na podobných algoritmoch pracuje aj Uber, Lyft a ďalšie firmy zaoberajúce sa zdieľaním vozidiel, tie sú však chránené obchodným tajomstvom.

Nový algoritmus od MIT CSAIL bol vytvorený na základe analýzy dát z 3 miliónov jázd taxíkov, pracuje v reálnom čase na presmerovaní áut s ohľadom na prichádzajúce požiadavky, pričom môže aktívne posielať nečinné vozidlá do oblastí s vysokým dopytom. Tento krok urýchľuje službu o 20 percent.
Nový algoritmus od MIT CSAIL bol vytvorený na základe analýzy dát z 3 miliónov jázd taxíkov. Pracuje v reálnom čase na presmerovaní áut s ohľadom na prichádzajúce požiadavky, pričom môže aktívne posielať nečinné vozidlá do oblastí s vysokým dopytom. Tento krok urýchľuje službu o 20 percent.ZDROJ | MIT CSAIL

„Pokiaľ je nám známe, toto je prvýkrát, čo boli vedci schopní experimentálne kvantifikovať kompromis medzi veľkosťou flotily, kapacitou, čakacími dobami, oneskorením cestovania a prevádzkovými nákladmi pre celý rad vozidiel, od taxíkov, po dodávky a minibusy“, hovorí profesorka Daniela Rus, ktorá viedla výskum. Daniela Rus sa venuje aj výskumu robotických systémov a zdieľaniu samojazdiacich áut.

Pozrite siEtické dilemy autonómnych áut

Ide o skutočne náročný problém, keďže klasický algoritmus obchodného cestujúceho, ktorý sa v počítačovej vede považuje za neriešiteľný, prevyšuje svojou mnohovrstevnosťou. Navyše podľa Prof. Rus je novovyvinutý algoritmus vhodný aj pre autonómne automobily, pretože môže plynulo presmerovávať vozidlá na základe požiadaviek v reálnom čase.

Práve zdieľané jazdy, alebo zdieľanie samotných áut má byť veľkým bonusom autonómnych vozidiel. Napríklad podľa Tesly tak majiteľom samotné auto dokáže vrátiť časť nákladov na jeho kúpu a prevádzku.

ZdrojThe Verge

Komentáre k článku