Polityka prywatności - poznaj szczegóły » [ X ]
PODZIEL SIĘ



OCEŃ
5.0

Microsoft chce rozładować korki

2008-04-11
Korek uliczny

Ich celem było zaimplementowanie technik pozwalających maszynom na uczenie się i zaprzęgnięcie ich do rozwiązywania problemu z zatykającymi się drogami.

System na bieżąco analizuje sytuację na drogach i doradza kierowcy, którędy powinien jechać. Podobna usługa została udostępniona przez Microosft już jesienią, jednak nie zawierała ona modułu sztucznej inteligencji. Opierała się więc jedynie na danych o sytuacji na drogach, a że ta błyskawicznie się zmienia, to kierowcy niejednokrotnie stali w korkach.

Clearflow potrafi nie tylko zebrać i przeanalizować informacje, ale również wyciągnąć na ich podstawie wnioski. Jego porady mogą często różnić się od intuicji kierowcy. System może zalecić pozostanie na zatłoczonej autostradzie, gdy uzna, że w przylegającym do niej mieście może lada chwila utworzyć się korek. Może też uznać np., że korek na autostradzie rozładuje się szybciej, niż w mieście, lepiej więc na niej pozostać.

Greg Sterling, analityk z firmy Sterling Market Intelligence, mówi, że klienci od dawna oczekują na podobne systemy. Problem w tym, że niezwykle trudno jest je stworzyć, a firmy, które się tym zajmują, muszą bez przerwy udowadniać, że czynią postępy i kolejne wersje ich oprogramowania są doskonalsze od wcześniejszych.

Microsoft zainteresował się stworzeniem takiego systemu w 2003 roku. Wówczas to pracujący w tej firmie specjalista ds. sztucznej inteligencji Eric Horovitz utknął w korku na autostradzie. Chcąc go ominąć poinstruował swój system nawigacji, by przeprowadził go przez pobliskie miasto. To był horror - wspomina Horovitz, obecny prezes Stowarzyszenia na Rzecz Postępu w Sztucznej Inteligencji.

Na początku projektu włączono do niego wszystkich chętnych pracowników Microsoftu. Ich samochody wyposażono w systemy GPS, które zbierały informacje o trasach przejazdu i sytuacji na drogach. Przez cztery lata zebrano dane o 16 500 podróży. Na ich podstawie stworzono szczegółowe dane dotyczące 819 000 fragmentów dróg w Seattle i okolicach.

Dzięki nim powstał oryginalny algorytm, który został zastosowany do kolejnych 70 miast w USA. Przy obliczaniu natężenia ruchu i przewidywaniu możliwego rozwoju sytuacji korzysta on z sieci czujników umieszczonych przy autostradach. Z nich do systemu na bieżąco napływają dane o 60 milionach odcinków dróg.

Clearflow korzysta też z informacji pogodowych, bierze pod uwagę dzień tygodnia, godzinę oraz takie dane jak np. odbywające się imprezy masowe, i na ich podstawie próbuje przewidzieć, jak rozwinie się sytuacja na drogach.

Horovitz mówi, że jeśli system się sprawdzi, będzie to olbrzymi krok dla maszyn uczących się.

Mariusz Błoński
KopalniaWiedzy.pl

Komentarze

 
 

Wypełnij to pole:

ZOBACZ RÓWNIEŻ Zamknij