Электротранспорт города Уфы

Разделы

Календарь

2018 2019
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
28 29 30 31
14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24
25 26 27 28 29 30 1

Новости

  • 26 Января 2016 12:01
Количество просмотров: 12807


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...