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[Open Data] Singapurs Taxis werden intelligent

[Open Data] Singapurs Taxis werden intelligent

Dieser Artikel wurde von Roger Wood verfasst und mit freundlicher Genehmigung von Thisbigcity übernommen. Er ist auch in Englisch und traditionellem Chinesisch verfügbar.

Die Verwaltung des südostasiatischen Stadtstaats sammelt eine große Menge Daten mit Hilfe von stationären und mobilen Sensoren, die über das gesamte Stadtgebiet verteilt sind. In Zusammenarbeit mit der Singapore-MIT Alliance for Research and Technology (SMART) hat die Stadt eine offene Plattform für Drittanwendungen geschaffen, die GPS-Daten von Taxis zugänglich macht, aufbereitet und kategorisiert.

Die Wissenschaftler des SMART veröffentlichen eine Vielzahl von fesselnden Datenvisualisierungen, die Singapur bei der Selbstorganisation helfen. Die Visualisierungen werden oftmals als Feedback-Kreislauf zwischen Menschen, ihren Aktionen und der Stadt beschrieben. Praktische Anwendungen dieser Daten lassen sich beispielsweise im Bereich der Straßenplanung finden, die mithilfe der Daten genauer und effektiver erfolgen kann. Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Vielzahl von -Anwendungen, welche die Bestellung eines Taxis massiv vereinfachen.

Durch die Schaffung einer Open Software-Plattform wurde Anwendungsentwicklern wiederum die Möglichkeit gegeben, die Geometrie des zu nutzen, um bessere und intelligentere Taxiangebote schaffen zu können (dazu später mehr). Dieser Kreislauf von Daten, Anwendungen und Informationen könnte in einigen Jahren ein Grundstein für die fahrerlose Navigation werden.

Die Mathematik des Taxiverkehrs

Die Geometrie des Taxiverkehrs (Taxicab Geometry) ist eine Form der Geometrie, in der die Entfernung zwischen zwei Punkten A und B die Summe der absoluten Differenzen ihrer Koordinaten ist und nicht wie in der euklidischen Geometrie die Länge einer Strecke von A nach B.

Taxicab Geometry lässt sich durch die folgende Formel ausdrücken:

AP+PB= |x2-x1| + |y2-y1|

Taxiverkehr Geometrie Euklidische Geometrie

Die Geometrie des Taxiverkehrs

Während in der euklidischen Geometrie nur ein Liniensegment einer bestimmten Länge gibt, existieren in der -Geometrie mehrere Liniensegmente einer bestimmten Länge. Das Raster stellt ein Straßennetz dar, in dem der Taxifahrer navigieren muss. Es ist bemerkenswert, dass der Taxifahrer – beginnend am Punkt A – verschiedene Wege der exakt gleichen Länge nehmen kann und sich kontinuierlich dem Zielpunkt B annähert. Unterschiedliche Wege zum selben Zielpunkt können durchaus dieselbe Länge haben, die als sogenannte -Linie bzw. T-Linie bezeichnet wird. Die Abbildung auf der rechten Seite zeigt ein Beispiel von äquidistanten T-Linien, die unter anderem für die Berechnungen von -Apps verwendet werden.

Geometrie des Taxiverkehr T-Linien Berechnungsgrundlage für Taxiapplications

Links: Punkt-zu-Punkt-Verbindung, Rechts: Drei T-Linien derselben Länge führen von A nach B

Singapur fördert analytische Ansätze, die Unterstützung bei der Koordinierung von über 23.000 Taxis, die im Durchschnitt täglich 588.632 Fahrten durchführen, leisten. Diese Unternehmen sammeln, berechnen und arbeiten Echtzeitdaten des Taxiverkehrs auf, sodass die Bevölkerung und die Unternehmen Taxis in Abhängigkeit der jeweiligen Verkehrslage am effizientesten nutzen können. Sie helfen beispielsweise bei der Beantwortung der Frage, wie lange es dauern wird, bis man von zu Hause aus zu einem anderen Ziel gelangt ist.

Eine Forschergruppe des SMART hat sogar eine dynamische isochrone Karte entwickelt, die über dreidimensionale Formen den Betrachter in kürzester Zeit über die Fahrzeit von einem Punkt zu einem anderen Punkt innerhalb Singapurs in Abhängigkeit der jeweiligen Stunde und des jeweiligen Tages informiert.

Isochronen Singapur Zeitwiderstand Raumwiderstand

Isochrone Karte des Verkehrs in Singapur – MIT Senseable Lab

Diese isochrone Karte und andere Anwendungen können bald von Taxiunternehmen verwendet werden, um Taxis in Gebiete mit erhöhtem Bedarf zu disponieren. Die jeweiligen Mehrbedarfe können in Abhängigkeit von Veranstaltungen oder auch der Wetterlage ermittelt werden.

Singapur + = eine fahrerlose

Googles Mission ist es, alle weltweit verfügbaren Informationen zu organisieren und Navigationsinformationen sind eindeutig ein Teil dieses Vorhabens. Google investiert auch Unsummen in die Entwicklung von künstlicher Intelligenz, die essenziell für eine fahrerlose Zukunft ist.

In Zusammenarbeit mit dem Artificial Intelligence Laboratory leitet (mittlerweile bei Google) ein Projekt, in dem Autos mit einer Kombination von Sensoren, Kameras und Laser-Scannern einen „Sinn“ entwickeln sollen, der weit über die menschlichen Fähigkeiten hinausgeht.

Um dieses Ziel zu erreichen, umfasst Googles Vision, dass Menschen beim Autofahren ständig Daten auf bestimmten Routen sammeln. Ich glaube, dass das nur die eine Hälfte des Puzzles ist, die gelöst werden muss, um die Effizienz unserer automobilen Fortbewegung zu steigern. Meine Hypothese ist, dass wenn das intelligente Auto mit einem intelligenten Netz von Ampeln, Mautstellen und digitaler Beschilderung kommuniziert, die Rate des akkumulierten Wissens viel schneller wachsen wird. Da immer mehr intelligente Fahrzeuge immer mehr Daten in das Netz übertragen, wird die Intelligenz des Netzes exponentiell wachsen. Da dieses übergeordnete Netz immer mehr über das Verhalten der Verkehrsteilnehmer lernt, kann es autonomen Fahrzeugen intelligentere Anweisungen geben und so die Einflüsse der „Taxi-Geometrie“ vergrößern.

Sobald die Intelligenz des Verkehrsnetzes und der Fahrzeuge exponentiell wächst, wird die Kommunikation mit dem Menschen, was gerade los ist, nuancierter werden und wird werden die Möglichkeit erhalten mit der Stadt und dem Fahrzeug wie mit einem Taxifahrer zu sprechen.

Mit freundlicher Genehmigung von This Big City.

Verfasst von:

Roger Wood

Gründer des (ART+DATA) Instituts in San Francisco. Er war u.a. als First chief digital officer bei Reebok und Ralph Lauren RLX tätig und entwickelte die Bayes Spieltheorie und die Strategieüberlegungen von Herman Kahn zu Anwendungen in der Produktentwicklung weiter. Er studierte Informatik an der Columbia University und hat einen MBA der Harvard University.

Ein Kommentar

  1. Paul

    Hallo Martin, bei der isochronen Karte würde ich in die Bildunterschrift noch dazu schreiben wie die entsteht, das ist sonst echt schwer zu verstehen, weil man ja im Allgemeinen nicht weiß wie Singapur „in echt“ aussieht.

    Antworten

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