rss Twitter Добавить виджет на Яндекс
Реклама:
     
 

Ford и IBM планируют использовать оперативные данные для улучшения мобильности

Ford и IBM начали 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 более оптимальный опыт передвижения», – говорит Рик Стрэдер (Rich Strader), директор Ford по корпоративным и новым информационным технологиям. 

Обратимся к недавно запущенному сервису 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. 

Dynamic Shuttle

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. 

В рамках корпоративного эксперимента «беспроблемной парковки» GoPark Painless Parking, компания 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». 

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.  

Разработчики подчеркивают, что реализация нового уровня работы с данными и аналитических возможностей наряду с поддержкой сетей, мобильностью, беспилотными автомобилями и обеспечением оптимального потребительского опыта, является краеугольным камнем для платформы Ford Smart Mobility.

Редактор раздела: Тимофей Белосельцев (info@mskit.ru)

Рубрики: Интернет, Интеграция, ПО

наверх
 
 
     

А знаете ли Вы что?

     
 

MSKIT.RU: последние новости Москвы и Центра

18.04.2024 В России на 30% вырос спрос на ИБ-специалистов, умеющих работать с искусственным интеллектом

09.04.2024 Семейный бум: «Ростелеком» зафиксировал значительный рост подключений к пакетным предложениям цифровых услуг и мобильной связи

09.04.2024 Яндекс представил Карты с персональными рекомендациями

NNIT.RU: последние новости Нижнего Новгорода

ITSZ.RU: последние новости Петербурга