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Beispiele für künstliche Intelligenz: Verkehrsinformationen aus Smartphone-Standortdaten



Die Verkürzung des Pendelverkehrs ist nicht einfach zu lösen. Eine einzelne Fahrt kann mehrere Verkehrsträger umfassen (z. B. Bahnhof, Zug bis zur optimalen Haltestelle und dann Fußweg oder Nutzung des Freigabedienstes von dieser Haltestelle bis zum endgültigen Ziel), ganz zu schweigen vom erwarteten und unerwarteten: Design; Unfälle; Instandhaltung von Straßen oder Wegen; und Wetterbedingungen können den Verkehrsfluss ohne oder mit geringer Warnung einschränken. Darüber hinaus stimmen langfristige Trends möglicherweise nicht mit historischen Daten überein, abhängig von der Bevölkerung und dem demografischen Wandel, der lokalen Wirtschaft und der Raumplanungspolitik. So hilft KI bereits bei der Bewältigung der Komplexität des Datenverkehrs.

KI von Google

Mithilfe anonymer Standortdaten von Smartphones kann Google Maps (Maps) die Geschwindigkeit jederzeit analysieren. Karten können sich bedanken Erwerb der Waze Transport App Mit den 2013 zugewiesenen Menschenmengen ist es einfacher, Verkehrsberichte wie Bauarbeiten und von Benutzern gemeldete Unfälle zu integrieren. Durch den Zugriff auf die große Datenmenge, die in die proprietären Algorithmen eingespeist wird, kann Maps das Pendeln reduzieren, indem die schnellsten Wege zur und von der Arbeit entwickelt werden.

Mitfahrgelegenheiten wie Uber und Lyft

Wie bestimmen sie den Preis Ihrer Fahrt? Wie minimieren sie die Wartezeit, wenn Sie ein Auto anrufen? Wie verbinden Sie diese Dienste optimal mit anderen Passagieren, um Umwege zu minimieren? Die Antwort auf all diese Fragen lautet ML.

Jeff Schneider, technischer Leiter von Uber ATC, diskutierte in einem NPR-Interview, wie das Unternehmen ML verwendet, um die Nachfrage der Fahrer zu antizipieren, um sicherzustellen, dass "Preiserhöhungen" (kurze Perioden starker Preiserhöhungen, um die Nachfrage der Fahrer zu verringern und das Fahrerangebot zu erhöhen) bald unnötig werden . Danny Lange, Manager für maschinelles Lernen bei Uber, bestätigte, dass Uber maschinelles Lernen für das ETA-Fahren verwendet, die Lieferzeiten für Mahlzeiten auf UberEATS geschätzt und den optimalen Ort für die Abholung und Betrugserkennung berechnet.

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