Āfrikas autobusu maršruti pārzīmēti, izmantojot mobilā tālruņa datus

IBM pētnieki, izmantojot kustības datus, kas savākti no miljoniem mobilo tālruņu lietotāju Kotdivuārā Rietumāfrikā, ir izstrādājuši jaunu modeli pilsētas transporta sistēmas optimizēšanai.

Maršruta iemesls: IBM mobilo tālruņu datu vadītā trafika modeļa lietotāja interfeiss parāda pašreizējo Abidžanas, Kotdivuāras tranzīta tīklu (rozā krāsā) un piedāvātos jaunus maršrutus, ko ierosina modelis, kurā tiek izmantoti mobilā tālruņa mobilitātes dati.

IBM modelis paredzēja izmaiņas autobusu maršrutos ap Abidžanu, valsts lielāko pilsētu. Šīs izmaiņas, pamatojoties uz cilvēku kustībām, kas izriet no mobilo tālruņu ierakstiem, teorētiski varētu samazināt ceļošanas laiku par 10 procentiem.

Lai gan rezultāti bija provizoriski, tie norāda uz jaunajiem veidiem, kā pilsētplānotāji var izmantot mobilo tālruņu datus, lai projektētu infrastruktūru, saka Frančesko Kalabrēze, IBM pētniecības laboratorijas Dublinā pētnieks un darba līdzautors. Viņš saka, ka tā ir jauna fronte ar potenciāli lielu ietekmi uz pilsētas transporta sistēmu uzlabošanu. Cilvēki ar mobilajiem tālruņiem var kalpot kā sensori un būt attīstības pasākumu pamatelementi.

IBM darbs tika veikts kā daļa no sauktā pētniecības izaicinājuma Dati attīstībai , kurā telekomunikāciju gigants Orange publicēja 2,5 miljardu zvanu ierakstus no pieciem miljoniem mobilo tālruņu lietotāju Kotdivuārā. Ieraksti tika apkopoti laika posmā no 2011. gada decembra līdz 2012. gada aprīlim. Datu izlaišana ir lielākā šāda veida informācija, kas jebkad veikta. Ieraksti tika tīrīti, lai neļautu nevienam identificēt lietotājus, taču tajos joprojām ir ietverta noderīga informācija par šo lietotāju pārvietošanos. IBM dokuments ir viens no rezultātiem, kas tiks pārraidīti vēlāk šonedēļ plkst konference MIT.

IBM darbs koncentrējās uz Abidžanu, kur 539 lielos autobusus papildina 5000 mikroautobusu un 11 000 kopīgu taksometru. IBM pētnieki pētīja zvanu ierakstus no aptuveni 500 000 tālruņu ar datiem, kas attiecas uz jautājumu par pārvietošanos.

Mobilitātes dati tiek izveidoti, kad kāds izmanto tālruni zvanīšanai vai īsziņai. Šī darbība tiek reģistrēta mobilā tālruņa tornī un kalpo kā ziņojums par lietotāja vispārējo atrašanās vietu kaut kur torņa rādiusā. Personas kustība tiek noteikta, kad zvans tiek pārsūtīts uz jaunu torni vai tiek veikts jauns zvans, kas savienojas ar citu torni.

Lai gan dati ir aptuveni un, protams, ne visiem autobusā ir tālrunis vai viņi to izmanto, maršrutus var iegūt, atzīmējot savienojumu secību. Un IBM un citas grupas ir atklājušas, ka šīs mobilo tālruņu pēdas ir pietiekami precīzas, lai kalpotu par ceļvedi lielākai iedzīvotāju kustībai tādās lietojumprogrammās kā epidemioloģija un transports (skatiet lielos datus no lētiem tālruņiem.)

Mobilo tālruņu dati solās būt par labu daudzām nozarēm. Citas pētnieku grupas izmanto līdzīgas datu kopas, lai izstrādātu kredītvēsturi, pamatojoties uz personas pārvietošanos un telefona darījumiem, atklātu jaunus etniskos konfliktus un prognozētu, kur cilvēki dosies pēc dabas katastrofas, lai labāk apkalpotu viņus, kad notiek katastrofa.

Lai veiktu šādus uzdevumus jaunattīstības valstīs, var būt maz citu datu, ar kuriem strādāt. Viedtālruņu, kuriem ir GPS, īpašnieki var atļaut tādām lietotnēm kā Google Maps izmantot viņu atrašanās vietas datus satiksmes noteikšanas informācijai, kas tiek kopīgota ar citiem. Taču informāciju par atrašanās vietu vienkāršajos tālruņos, kas ir daudz izplatītāki jaunattīstības valstīs, zina tikai mobilo sakaru operatori. Un šie dati ir pieejami tikai pēc īpašas vienošanās ar pārvadātājiem.

Transporta jomā ceļu un sabiedriskā transporta sistēmu uzlabošana bieži vien ir atkarīga no darbietilpīga darba, piemēram, ceļotāju aptaujām, ko parasti veic bagātajā pasaulē. Tradicionālo aptauju izmaksas jaunattīstības pasaules lietojumprogrammām ir ļoti augstas, taču mobilo tālruņu izmantošana ir augsta, tāpēc šūnu izsekošana ir lieliska datu iespēja. Tas ir vērtīgs izmeklēšanas darbs, saka Kara Kokelmane , transporta pētnieks Teksasas Universitātē, Ostinā.

Patiešām, lai gan vairākos iepriekšējos pētījumos mobilo tālruņu dati tika izmantoti, lai secinātu ceļojumu maršrutus un pieprasījumu, IBM saka, ka šī bija pirmā reize, kad šādi dati tika izmantoti, lai faktiski optimizētu pilsētas tranzīta tīklu.

IBM savu modeli sauc par AllAboard. Abidžanā modelis tika izvēlēts starp 65 iespējamiem uzlabojumiem, lai secinātu, ka divu maršrutu pievienošana un esošā paplašināšana vislabāk optimizētu sistēmu, ietaupot 10 procentus laika braucējiem.

Protams, viena transporta maršruta atsērēšana var radīt neparedzētas problēmas, piemēram, piesaistīt vairāk cilvēku, lai izmantotu šo maršrutu, un problēma var turpināties. Ja ceļojuma laiks ievērojami samazinās uz daudziem ceļiem, daudzi ceļotāji var pāriet atpakaļ uz maksimuma laiku un populāriem ceļiem, saka Kokelmans.

Tomēr, ja dati būtu pieejami reāllaikā, nevis mēnešus pēc to izveides, rezultāti varētu būt vēl jaudīgāki. Tas nodrošinātu momentuzņēmumus par cilvēkiem, kas pārvietojas pilsētā, ļaujot optimāli mainīt maršrutus un samazināt ceļošanas un gaidīšanas laiku, saka Calabrese.

paslēpties