Ebben egy baleseteket előrejelző algoritmus segítene.

Gyakori gond, hogy a forgalmas kereszteződéseket és útszakaszokat csak az első balesetek után minősítik problémásnak vagy veszélyesnek. A Ford éppen ezért vizsgálta meg egy kutatási projektben, hogy a Big Data miként támogathatja a városokat abban, hogy a különösen veszélyeztetett helyszíneket már előre fel lehessen ismerni.

A Ford Smart Mobility nevű részlege tavaly komoly mennyiségű adatot gyűjtött össze Londonban a közlekedő járművekkel és a vezetői szokásokkal kapcsolatban. A szakemberek feljegyezték többek között a fékezési folyamatokat és azok intenzitását, illetve a vészvillogók aktiválásait. Ilyen módon azonosították a lehetséges hibaforrásokat és a "szinte baleseteket".

A Ford szakértői a megszerzett információkat összehasonlították a rendelkezésre álló baleseti jelentésekkel és ezek alapján fejlesztették ki a jövőbeli balesetek bekövetkezésének valószínűségét megállapító algoritmust. A kutatók 160 különlegesen felszerelt gépkocsival járták London utcáit és az autók összesen több mint egymillió kilométert tettek meg, ezáltal 500 millió adatot generáltak. Az elemzések összesen több mint 15 000 működési nap tapasztalatait összegezték.

Jon Scott, a Ford Smart Mobility városi adatmegoldásokért felelős projektvezetője kiemelte, hogy már a kisebb változtatások is nagy különbségeket okozhatnak a forgalomban, a közlekedésbiztonságban vagy a -hatékonyságban. Már akár egy fa ágainak növekedése is komoly helyzetet eredményezhet, ha például eltakar egy közlekedési táblát.

Forrás: sg.hu / media.ford.com