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Un percorso di guida fatto apposta per te
Quanto tempo ci vuole davvero per guidare dal punto A al punto B? Sebbene le applicazioni di mappatura forniscano da tempo un'ipotesi insieme alle indicazioni stradali, un gruppo di Microsoft Research ha creato un sistema che fornisce una stima molto più accurata basata sulle condizioni stradali in tempo reale e sulle abitudini di guida dell'utente. Il sistema prevede anche quale percorso sarà più veloce per ogni utente e modificherà i suoi suggerimenti se le abitudini di guida di una persona cambiano nel tempo. I ricercatori hanno presentato il loro lavoro la scorsa settimana alla 17a conferenza della Association for Computing Machinery su Scoperta della conoscenza e data mining a San Diego.
Tempo di guida: L'immagine sopra mostra i percorsi raccolti da oltre 33.000 taxi di Pechino in tre mesi. I ricercatori stanno utilizzando i dati per creare indicazioni personalizzate.
La ricerca si basa sui dati dei sensori GPS installati in oltre 33.000 taxi a Pechino, in Cina. Yu Zheng ha condotto lo studio presso Microsoft Research Asia. Il suo team in precedenza aveva analizzato quei dati semplicemente per trovare percorsi rapidi intorno alla città, poiché i tassisti hanno intimamente familiarità con le mutevoli condizioni di guida. La loro più recente applicazione, tuttavia, integra diversi fattori aggiuntivi.
I nuovi algoritmi utilizzano i dati dei taxi non solo per trovare percorsi, ma anche per raccogliere informazioni sulle condizioni del traffico sia in tempo reale che passate. Raccolgono anche il tempo da siti Web disponibili pubblicamente. Gli algoritmi utilizzano questi dati per prevedere quali condizioni di traffico è probabile che un guidatore incontrerà all'arrivo in vari punti di un percorso e per adeguare le direzioni di conseguenza.
Il sistema utilizza anche i dati GPS sui telefoni cellulari degli utenti per monitorare il loro comportamento di guida e fornire indicazioni personalizzate. Diversi conducenti hanno percorsi più veloci diversi anche alla stessa ora del giorno, afferma Zheng. Ad esempio, dice, un guidatore aggressivo potrebbe guidare bene in autostrada, sorpassare auto e superare il limite di velocità. Un guidatore più prudente potrebbe raggiungere una destinazione più velocemente viaggiando su strade secondarie con meno traffico. Zheng osserva che la privacy dell'utente è protetta archiviando e analizzando i dati personalizzati interamente sul telefono.
Anche tenere conto di come questi comportamenti cambiano nel tempo è importante. Non solo le persone percorrono i percorsi in modi diversi, afferma Zheng, ma si adattano anche man mano che acquisiscono esperienza. Dopo aver percorso un percorso più volte, so come guidarlo, dice. Di conseguenza, il sistema a volte modifica la sua previsione del percorso più veloce in base alla familiarità del conducente con determinate strade.
Testare il sistema è difficile, osservano i ricercatori, perché un individuo può guidare solo un percorso alla volta e le condizioni sono sempre diverse. I ricercatori hanno valutato il loro schema confrontando i dati di viaggio GPS effettivi con le previsioni del tempo di viaggio. Il team in precedenza aveva scoperto che i percorsi ricavati dai taxi erano più veloci dei percorsi forniti dai principali servizi di mappatura. In questo studio, il team ha dimostrato che, nel tempo, le previsioni del tempo di guida del sistema sono diventate più accurate e che i percorsi personalizzati erano più veloci persino dei percorsi di base derivati dai taxi.
L'ubiquità di sensori GPS economici e sempre connessi ha cambiato il tipo di previsioni possibili, afferma Sam Madden , professore associato presso il MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory che studia le reti di sensori wireless, comprese le unità GPS. Penso che questa sia la prima volta che è possibile fare un lavoro come questo alla scala di ogni strada in una città o in un paese, dice Madden. Il team di Zheng, aggiunge, sta operando con una scala di dati che è ben oltre ciò che era possibile anche tre anni fa. Madden ritiene che ciò abbia fornito ai ricercatori di Microsoft dati sufficienti per compiere progressi significativi nella comprensione del traffico in tempo reale. Inoltre, considera innovativo il loro sforzo di personalizzare i percorsi.
Zheng afferma che l'app del suo team potrebbe essere facilmente adattata per uso generale o commerciale in qualsiasi città che abbia un gran numero di taxi. Pechino è al quarto posto nel mondo per numero di taxi, ma nota che la top 10 include Città del Messico, Bangkok, Tokyo, New York, Buenos Aires e Mosca. Zheng afferma: Stiamo facendo qualcosa che può essere implementato nel mondo reale e può avere un impatto reale.