Электротранспорт города Уфы

Разделы

Календарь

2016 2017
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
30 31 4 5
6 7 9 11 12
18 19
20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 1 2 3

Новости

  • 26 Января 2016 12:01
Количество просмотров: 1318


Компании Ford и IBM в конце 2015 года совместную работу над пилотной платформой, которая позволит распознавать закономерности, выявлять корреляции и тенденции, помогая потребителям принимать более эффективные решения во время движения, например, находить свободные места на переполненной парковке или получать своевременные подсказки о необходимости смены вида транспорта в случае образования неожиданной пробки.

Экспериментальная платформа Smart Mobility позволяет ученым-исследователям Ford изучать небольшие порции данных, накопленные, к примеру, за 10-15 секунд, для выявления тенденций и закономерностей в поведении системы. Опираясь на эти данные, ученые смогут написать и оптимизировать код. Платформа использует средства анализа потоковых данных, поступающих через платформу IBM Cloud, для постоянного обновления общей модели. Платформа выступает в роли того интеллектуального механизма, который лежит в основе разрабатываемых в Ford сервисов парковки и групповых поездок.

Технология, используемая Ford и IBM, похожа на технологии, применяемые, например, на фондовом рынке, где быстрое агрегирование огромных объёмов данных позволяет осуществлять моментальные транзакции, или в секторе энергетики, где операторы энергосистем отслеживают работу сетей и выявляют наиболее удобные интервалы для профилактических работ и при достижении определенных показателей в автоматическом режиме назначают выезд ремонтных бригад.

«Экспериментальная платформа Ford Smart Mobility позволяет собирать огромные объёмы информации и разбивать их на небольшие части, помогая обеспечить потребителям улучшенный опыт передвижения, — отметил Рик Стрэдер (Rich Strader), директор Ford по корпоративным и новым информационным технологиям.

В 2015 году был анонсирован сервис групповых поездок Dynamic Shuttle, в котором используются микроавтобусы Ford Transit для перевозки сотрудников компании в Мичигане. В случае неполадки какого-либо из микроавтобусов срабатывает сигнал предупреждения, и платформа начинает перенаправлять запросы от этого микроавтобуса к другим подключенным к сервису автомобилям, благодаря чему в рейс выходят дополнительные машины, обеспечивая своевременную доставку пассажиров к месту назначения.

Система позволяет использовать аналитические данные, поступающие в режиме реального времени, чтобы сообщать пользователям, какой вид транспорта будет наиболее предпочтителен в той или иной ситуации. В частности, облачная платформа позволяет Ford анализировать потоки данных из различных систем и, к примеру, выявлять неполадки в работе метрополитена. В этом случае, пассажиры, пользующиеся метро, смогут получить совет воспользоваться велосипедом, чтобы вовремя оказаться на нужном месте, пояснили в компании.

В рамках корпоративного эксперимента «беспроблемной парковки» GoPark Painless Parkingкомпания Ford использует технологию прогнозирования парковочного пространства. Заручившись разрешением от участников, Ford будет собирать поступающие данные от паркующихся или покидающих парковку автомобилей в заранее обозначенном пространстве для прогнозирования доступных для парковки мест. Прогнозы строятся на базе общедоступных городских данных, а также с учетом наблюдающихся закономерностей, например, зависимости от времени дня или места.

Когда водитель ищет свободное место для парковки, технология сможет подсказать ему о доступности парковочных мест, где можно припарковаться без нарушений ПДД. Это позволит водителю не тратить время и топливо в поисках разрешенного для парковки пространства. При этом мобильное приложение будет включать в себя функцию, проверяющую соблюдение правил дорожного движения в отношении парковки. Такая функциональность будет способствовать реализации общегородских инициатив в сфере организации городских парковок и фактически будет выступать в качестве ключевого элемента новых стратегий «умного города», считают в Ford.

Выявляя паттерны, платформа сможет направить водителя к освободившемуся парковочному месту. Например, когда покупатель выходит из магазина, садится в машину и включает зажигание — это первый характерный элемент паттерна. Спустя несколько секунд автомобиль сдаёт назад и покидает парковочное пространство — это второй элемент. В этот момент отравляется широковещательное сообщение, которое затем может быть передано другим водителям, въезжающим на стоянку с целью припарковать автомобиль. Помимо информации о доступности парковочного места, в сообщении также могут передаваться его точные координаты.

....

Статья полностью на сайте http://www.tadviser.ru


(Нет голосов)
Загрузка комментариев...