? 2018/05/24/tecnologia/Algoritmo + app per ridurre il traffico veicolare nelle metropoli e senza viaggi condivisi - Heos.it Rivista scienze politica cultura salute

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Primo Piano

Una ricerca dell'università di Roma "Sapienza"

Scoperta una base genetica

all'origine di danni da stress

03.08.17 - C'è una base genetica nei danni alla salute causati da un forte stress emotivo. Lo ha scoperto un gruppo di ricercatori dell'università di Roma "Sapienza"


Dalla fisica delle particelle

Il "Machine Learning"

pronto a rivoluzionare il mondo

 Infn Computing cern

02.08.18 - E' una tecnica di apprendimento automatico che sta rivoluzionando il mondo con applicazioni innovative in molti settori, dai motori di ricerca al commercio online, dalla sicurezza informatica ai processi industriali, fino alla ricerca scientifica: si chiama Machine Learning.

Lo studio ha coinvolto Cnr-Iit di Pisa, Mit di Boston e Cornell University di New York

Algoritmo + app per ridurre

il traffico veicolare

nelle metropoli

e senza viaggi condivisi

24.05.18 - Sviluppato un sistema matematico-informatico in grado di ridurre del 30% le flotte di autoveicoli come quella dei taxi di New York, garantendo gli stessi livelli di servizio e senza ricorrere a viaggi condivisi, riducendo il traffico veicolare e favorendo anche turni di lavoro ridotti ai tassisti. Lo studio è stato eseguito congiuntamente da un team di ricercatori dell’Istituto di informatica e telematica del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Iit) di Pisa, del Massachusetts Institute of Technology (Mit) di Boston (Usa) e della Cornell University di New York (Usa). Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista Nature che gli ha dedicato anche la copertina.

I ricercatori - per raggiungere il loro obiettivo - hanno utilizzato un metodo innovativo basato su un modello chiamato 'rete di condivisione dei veicoli'. I membri del team hanno caratterizzato ogni viaggio in taxi in base a quattro parametri: tempo e coordinate Gps del punto di raccolta e di quello di discesa del passeggero. Un algoritmo ha quindi identificato la sequenza di viaggi che può essere servita da un singolo veicolo con il minimo tempo di percorrenza tra ciascun punto di raccolta e discesa. Il test ha coinvolto i 13.500 taxi di New York nel corso di un anno, per oltre 150 milioni di viaggi. L’applicazione del metodo dimostra che la flotta può essere ridotta di oltre il 30% rispetto ai livelli attuali, fornendo livelli di servizio ottimali per gli utenti.

“I precedenti tentativi dei ricercatori di ridurre le flotte di veicoli potevano funzionare per piccole quantità e non per i grandi numeri di città come New York, Milano o Roma, mentre il nostro studio rivela che è possibile ridurre in maniera significativa anche flotte molto numerose”, commenta Paolo Santi del Cnr-Iit.

Gli fa eco Carlo Ratti, direttore del Senseable City Lab del Mit: “Questa riduzione potenziale del traffico non presuppone alcuna condivisione dei viaggi da parte dei passeggeri, ma è più semplicemente il frutto di una riorganizzazione che potrebbe essere eseguita con una semplice app per smartphone in tutto simile a quelle già in uso per prenotare taxi”.

Santi riprende e conclude: “Le auto private lasceranno gradualmente il posto a servizi di mobilità condivisa con operatori che offriranno diverse modalità di trasporto su richiesta. Così come l’avvento delle auto a guida autonoma e l’emergere di nuovi servizi di mobilità on-demand come Uber e Lyft, cambieranno radicalmente il modo di viaggiare nelle città del futuro”.

Fino ad oggi, gli studiosi hanno cercato di risolvere il problema usando variazioni del cosiddetto 'problema del commesso viaggiatore', che mira a ridurre al minimo la distanza percorsa da un venditore che deve visitare un determinato numero di destinazioni in una città. Il team di ricercatori comprende anche Mohammad Vazifeh del Senseable City Lab del Mit, Giovanni Resta, ricercatore del Cnr-Iit, e Steven Strogatz, docente di matematica alla Cornell University. (red)

Vedi
www.cnr.it 

https://www.nature.com/articles/s41586-018-0095-1.epdf?author_access_token=ub8x3_-nBuofOLi1VpOSh9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0OykUCUBHxBWDrItJnmlcHW-OIesU0WTpMEPiJQkfBwxeHcFUHP5VlrkXnwifPSRIO7oyLca1763VmSLfvySzn-pcHLIi8SKK2gZ6SprD1lvg%3D%3D 

http://senseable.mit.edu/MinimumFleet/  
http://senseable.mit.edu/lightfleet 

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