מחקר חדש מ-MIT מצא שצי של 3,000 מכוניות משותפות לארבעה נוסעים משירותים כמו Uber ו- Lyft יכול למעשה לעקור את כל צי המוניות הרגילות בניו יורק.
טק. בידור. מַדָע. תיבת הדואר הנכנס שלך.
הירשם לחדשות הטכנולוגיה והבידור המעניינות ביותר שיש.
בהרשמה אני מסכים ל תנאי שימוש וסקרו את הודעת פרטיות.
על ידי הסעת יותר מנוסע אחד בכל פעם, 3,000 המכוניות יכולות לשרת 98% מהביקוש למוניות בניו יורק, עם זמן המתנה ממוצע של 2.7 דקות בלבד.
יתרה מכך, 95% מהביקוש למוניות בעיר יכוסו על ידי 2,000 כלי רכב של עשרה אנשים, לעומת צי של 14,000 מוניות הפועלות בעיר ניו יורק.
"במקום להסיע אנשים אחד בכל פעם, נהגים יכולים להסיע שניים עד ארבעה אנשים בו-זמנית, וכתוצאה מכך פחות נסיעות, ב פחות זמן, כדי להרוויח את אותה כמות כסף", המעבדה למדעי המחשב והבינה המלאכותית של MIT (CSAIL) דניאלה רוס אמר. "מערכת כזו יכולה לאפשר לנהגים לעבוד במשמרות קצרות יותר, תוך יצירת פחות תנועה, אוויר נקי יותר ונסיעות קצרות יותר ופחות לחוצות".
"למיטב ידיעתנו, זו הפעם הראשונה שמדענים הצליחו לכמת בניסוי את הפשרה בין צי גודל, קיבולת, זמן המתנה, עיכוב נסיעה ועלויות תפעול עבור מגוון כלי רכב, ממוניות ועד טנדרים והסעות. הוסיף. "יתרה מכך, המערכת מתאימה במיוחד למכוניות אוטונומיות, מכיוון שהיא יכולה לנתב באופן רציף כלי רכב על בסיס בקשות בזמן אמת".
המחקר של MIT מציין כי העלות השנתית של הגודש עומדת על 160 מיליארד דולר, על פי מחקרים, הכוללים 7 מיליארד שעות של זמן שאבד לישיבה בפקק, ו-3 מיליארד דלק שנשרף.
מחקר ה-MIT מבוסס על נתונים מ-3 מיליון נסיעות במונית, והאלגוריתם גורם בזמן אמת לניתוב מחדש של מכוניות על סמך בקשות נכנסות. יתר על כן, מכוניות סרק יישלחו לאזורים עם ביקוש גבוה, צעד שיאיץ את השירות ב-20%.
המערכת החדשה מתבססת על מה שזמין כיום בשוק, ומאפשרת לאלגוריתם להסתגל בזמן אמת לבקשות נכנסות של נוסעים. התוכנית יכולה לנתח מגוון של כלי רכב שונים כדי לקבוע אם טנדר של 10 אנשים יתאים יותר למסלולים מסוימים.
"אתגר מרכזי היה לפתח פתרון בזמן אמת שמתחשב באלפי כלי הרכב והבקשות בבת אחת", אומר רוס. "אנחנו יכולים לעשות זאת בשיטה שלנו כי הצעד הראשון הזה מאפשר לנו להבין ולהפשט את רשת הכבישים ברמת פירוט עדינה."
פרטים נוספים על מחקר שיתוף הנסיעות של MIT זמינים בקישור הזה.