Un nuevo algoritmo desarrollado por el CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) del MIT ha revelado cómo la cantidad de taxis que dan servicio a la ciudad de Nueva York podría reducirse de forma notable gracias al uso de taxis autónomos.
Con tan solo 3.000 taxis autónomos con capacidad para cuatro personas (o 2.000 vehículos con capacidad para diez personas) se podría cubrir el 98% de la demanda en Nueva York, y el retraso medio en cada trayecto sería de tan solo tres minutos y medio. Parte del secreto está, eso sí, en compartir esos taxis y aprovechar al máximo las rutas entre los distintos viajeros para ir recogiendo y dejando a unos y otros.
El taxi autónomo, aprovechado al máximo
El CSAIL hizo uso de los datos recolectados en más de 3 millones de trayectos realizados en taxi, y este nuevo algoritmo funcionaría en tiempo real para ir indicándole a los conductores las peticiones que llegaran de forma que el aprovechamiento de estos vehículos fuera siempre máximo.
En este desarrollo también se podrían enviar coches vacíos en ciertos momentos a zonas en las que suele haber una demanda muy alta, algo que también aceleraría el funcionamiento del servicio en un 20% según Daniela Rus, profesora de este laboratorio.
Según esa investigadora, se harían "menos trayectos, en menos tiempo, para ganar el mismo dinero", algo que como añadía "permitiría a los conductores trabajar en turnos más cortos, crear menos tráfico, contribuir a un air más limpio, y ofrecer también trayectos al trabajo más rápidos y menos estresantes".
El sistema de carpooling que ha comenzado a popularizarse con servicios como los que ofrecen tanto Uber como Lift sería clave para el funcionamiento de este sistema. El algoritmo del CSAIL es más ambicioso y no tiene tantos requisitos como el de Uber (un usuario A puede "recoger" a uno B solo si el trayecto coge de paso y solo si todas las peticiones se han realizado antes de crear la ruta).
El sistema se basa en el método llamado "programación lineal en enteros", una técnica de optimización que trabaja sobre un primer grafo con todos los vehículos y las peticiones a partir del cual se crea un segundo grafo con todas las posibles combinaciones de rutas. El producto final, asegura Rus, es lo que ella define como un "algoritmo óptimo en todo momento", que mejora con el paso del tiempo: Uber, Lift y los taxistas deberían estar atentos.
Vía | MIT CSAIL
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