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Exemplos de inteligência artificial: informações de tráfego de dados de localização de smartphones



Encurtar o deslocamento não é fácil de resolver. Uma única viagem pode envolver vários modos de transporte (por exemplo, estação ferroviária, trem até a parada ideal e depois andar ou usar o serviço de compartilhamento dessa parada até o destino final), sem mencionar o esperado e inesperado: design; acidentes; manutenção de estradas ou trilhos; e as condições climáticas podem limitar o fluxo de tráfego com pouco ou nenhum aviso. Além disso, as tendências de longo prazo podem não coincidir com os dados históricos, dependendo das mudanças demográficas e populacionais, da economia local e das políticas de planejamento espacial. Veja como a IA já ajuda a lidar com a complexidade do tráfego.

AI desenvolvido pelo Google

Usando dados de localização anônimos de smartphones, o Google Maps (Maps) pode analisar a velocidade a qualquer momento. Os mapas podem agradecer aquisição do aplicativo de transporte Waze Com as multidões alocadas em 2013, é mais fácil integrar relatórios de tráfego, como construção e acidentes relatados pelos usuários. O acesso à grande quantidade de dados inseridos em seus algoritmos proprietários significa que o Maps pode reduzir o deslocamento projetando as maneiras mais rápidas de ir e vir do trabalho.

Aplicativos compartilhados como Uber e Lyft

Como eles determinam o preço do seu passeio? Como eles minimizam o tempo de espera quando você liga para um carro? Como esses serviços o conectam de maneira ideal a outros passageiros para minimizar desvios? A resposta para todas essas perguntas é ML.

Jeff Schneider, gerente de engenharia da Uber ATC, discutiu em entrevista à NPR como a empresa usa o ML para antecipar a demanda dos passageiros para garantir que "aumentos de preços" (curtos períodos de aumento acentuado de preços para reduzir a demanda dos passageiros e aumentar a oferta de motoristas) sejam desnecessários em breve. . O gerente de aprendizado de máquina do Uber, Danny Lange, confirmou que o Uber usa o aprendizado de máquina para dirigir com ETA, tempo estimado de entrega das refeições no UberEATS, calculando o local ideal para a coleta e a detecção de fraudes.

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