Algorytm, który może usprawnić sposób poruszania się w ruchu miejskim

Pojawienie się pojazdów autonomicznych w krajobrazie miejskim wydaję się być kwestią czasu. Nowa technologia sama w sobie nie rozwiąże jednak problemu narastającego zanieczyszczenia powietrza oraz wszechobecnych korków w dużych aglomeracjach. Od lat poszukiwane są rozwiązania systemowe, które pozwoliłyby na rozładowanie ruchu miejskiego. Te proponowane dotychczas zakładały jednak zmianę nawyków i nastawienia społeczeństwa w stosunku do komunikacji miejskiej, co często nie było realne do osiągnięcia.

Pomocny algorytm

Na łamach magazynu Nature opublikowano propozycję algorytmu, który ma za zadanie oszacować możliwie najmniejszą ilość pojazdów, która jest w stanie zaspokoić zapotrzebowanie na indywidualny transport miejski. Grupa badaczy pod kierownictwem Carlo Rattiego, profesora Instytutu Technologicznego Massachusetts, zaproponowała metodę uwzględniającą zapotrzebowanie na mobilność indywidualną danej społeczności, której założeniem było usprawnienie komunikacji pomiędzy pasażerem, a zawezwanym na żądanie pojazdem.

Głównym założeniem algorytmu było naniesienie na plan miasta specjalnej siatki połączeń „vehicle-sharing network”, która pozwala w szybki sposób obliczyć i wyznaczyć optymalną ilość poruszających się po mieście pojazdów transportu indywidualnego. Program testowano w oparciu o bazę danych obejmującą 150 milionów kursów taksówek, jakie zarejestrowano w Nowym Yorku w ciągu roku. Algorytm uwzględniał informacje dotyczące punktu rozpoczęcia i zakończenia podróży oraz czasu jej rozpoczęcia i trwania.

Do pary z autonomicznymi samochodami

Zastosowanie zaproponowanej metody w czasie rzeczywistym, pozwoliło na 30% redukcję bazy pojazdów taksówkarskich poruszających się obecnie po Nowym Yorku. W przyszłości byłoby to możliwe do osiągnięcia dzięki reorganizacji wydawania zleceń na kursy za pomocą wprowadzonej do powszechnego użytku, prostej aplikacji miejskiej na telefony komórkowe. Co istotne, odbywanie takich podróży nie wymaga dzielenia jakiejkolwiek jej części z niechcianym współpasażerem. Badacze przewidują, że system mógłby być jeszcze bardziej wydajny po wprowadzeniu połączonych we wspólną sieć samochodów autonomicznych.