Положит ли "интернет движущихся вещей" конец пробкам?

Нюхая в пробке автомобильные выхлопы или плавясь от жары в переполненном вагоне, трудно поверить в то, что обещанное нам светлое будущее умного и эффективного транспорта когда-либо станет реальностью.

Но оптимисты из сферы высоких технологий настаивают на том, что выход из нынешнего транспортного тупика уже не за горами.

Помочь в решении проблемы должен так называемый "интернет движущихся вещей": автомобили, автобусы, велосипеды, поезда и самолеты, напичканные сенсорами и передающие данные в единый вычислительный центр в компьютерном облаке.

Чем точнее мы знаем местоположение всех транспортных единиц в определенный момент времени, тем эффективнее мы можем управлять транспортными потоками, оптимизировать маршруты, избегать пробок, происшествий и снижать влияние естественных факторов, уверяют специалисты.

Быстрая доставка

"Интернет движущихся вещей даст нам доступ к новым массивам данных", - говорит Шива Шивакумар, глава компании Urban Engines, специализирующейся на анализе городского движения.

"Курьерские компании, такси, электронные билеты, смартфоны и подключенные к интернету автомобили поставляют данные о перемещениях в облако, и мы можем наложить эти данные на карту, построив пространственно-временную систему", - говорит он.

Image copyrightNONE

Image captionИнтернет помогает оптимизировать работу такси - впрочем, при условии, что автомобили к нему подключены

"Транспортные фирмы от Сингапура до Сан-Паулу уже имеют возможность анализировать каждую поездку и вычислять, почему задержался тот или иной автобус, в каком месте недоиспользуются имеющиеся ресурсы, и где, возможно, стоит запустить новый маршрут", - поясняет специалист.

Шивакумар, ранее работавший инженером в Google, говорит, что его компания помогла курьерским фирмам в Сан-Франциско оптимизировать маршруты поездок в реальном времени, поэкспериментировав с различными сценариями, основанными на данных о загруженности улиц и погодных условиях.

Опираясь на такой анализ, некоторые компании решили создать новые мобильные центры доставки вместо единого большого склада, служащего главным узлом.

Фирмы такси теперь знают, в каких районах города самый высокий спрос на их услуги в конкретное время суток, и даже то, в каких районах клиенты оставляют больше чаевых.

"Опыт может подсказывать вам одно, а данные, возможно, скажут о чем-то другом", - замечает Шивакумар.

А в не столь отдаленном будущем, считает он, транспортные приложения в наших смартфонах будут иметь доступ ко всему объему данных о перемещении городского транспорта в реальном времени и прокладывать на этом основании наиболее эффективные маршруты.

Спасение жизней

Картографическая компания Here, недавно приобретенная германскими автопроизводителями BMW, Audi и Daimler, сейчас составляет карты улиц крупных городов мира с использованием лазерных дальномеров-лидаров. У фирмы есть свой парк оснащенных камерами автомобилей, как у Google.

Нам нужна динамическая карта, которая отражала бы то, что происходит на дороге. Подключая автомобили к нашей облачной платформе, мы получаем возможность наблюдать, как меняется дорожная ситуация"

Аарон Данненбринг, компания Here

Эта технология распознает дорожную разметку, ширину полос и наличие бетонных заграждений, говорит вице-президент фирмы Аарон Данненбринг, и в итоге создается "точная справочная база глобальной дорожной сети".

"Но нам нужна также и динамическая карта, которая отражала бы то, что происходит на дороге. Подключая автомобили к нашей облачной платформе, мы получаем возможность наблюдать, как меняется дорожная ситуация", - говорит он.

По мнению Данненбринга, чем больше автомобилей будет оснащаться сенсорами и камерами, тем более точной будет такая карта.

"Скажем, несколько автомобилей обнаруживают на дороге гололед. Эти данные попадают в облако и анализируются нашими алгоритмами. Если наблюдается определенная закономерность, то всем остальным автомобилям передается соответствующее предупреждение, - рассказывает он. – Мы считаем, что такие системы смогут спасать десятки тысяч жизней ежегодно".

Интернет движущихся вещей также станет ключевым элементом в разработке автомобилей с роботом-водителем.

Управление потоками

Обработка данных о движении приносит пользу и железнодорожному транспорту.

К примеру, стартап Pointr занимается анализом перемещений людских потоков по вокзалам – с тем, чтобы давать им навигационные подсказки и сообщать о текущем расписании поездов.

Он является составной частью инновационной программы Hacktrain.

Такой анализ может быть полезен при разработке дизайна станций и касс, а переход на электронные билеты и интеграция данных с железной дороги с информацией о других видах транспорта приближают тот момент, когда мы сможем "перемещаться как на ковре-самолете – двигаться сквозь станции без всяких барьеров и задержек", говорит Иэн Холт, глава компании по продаже железнодорожных билетов Trainline.

Image copyrightGETTY

Image captionДинамическое изменение фаз светофоров способно снизить количество пробок

Массивы информации также помогают государственным учреждениям более эффективно управлять транспортными сетями.

К примеру, в Лос-Анджелесе стало на 10% меньше пробок после того, как власти поэкспериментировали с изменением фаз светофоров в часы пик.

А в Сиэтле городские власти ввели дорожный сбор, чтобы лучше контролировать транспортные потоки.

Смена обстановки?

Со временем, говорит глава транспортно-аналитической компании Inrix Брайан Мистеле, эти решения станут приниматься автоматически – компьютеры изучат закономерности движения транспорта и будут реагировать на смену обстановки.

Inrix в реальном времени собирает данные о перемещениях более чем 275 миллионов транспортных средств и устройств в 60 странах, в том числе анонимные данные о движении пользователей сотовых сетей, полученные с антенн мобильной связи.

Image copyrightPA

Image captionВ аэропорту Гатвик используется система предсказания перемен в пассажиропотоке после различных инцидентов - в том числе за пределами аэропорта

Само собой, проблемы, возникшие на каком-то одном виде транспорта, могут сказаться на всей его сети.

Поэтому британский аэропорт Гатвик пользуется услугами облачно-аналитической фирмы Splunk – чтобы предсказывать, как различные происшествия могут сказаться на работе аэропорта на четыре часа вперед.

К примеру, крупная авария на автомобильном шоссе может привести к тому, что пассажиры начнут опаздывать на рейсы, что приводит к задержкам, которые, в свою очередь, влияют на длительность стоянки самолетов в аэропорту и на количество посадок и вылетов.

Системы раннего предупреждения способны помочь руководству аэропорта принимать решения о требующемся количестве персонала, чтобы избежать очередей и недовольства пассажиров.

Вопрос стандартизации

Ложка дегтя в этой бочке идеального транспортного меда – это тот факт, что для реализации такой стратегии нужны общие стандарты обмена информацией, чтобы она была совместима со всеми движущимися предметами.

Но в условиях жесткой конкуренции производители подключаемых к интернету устройств далеко не всегда готовы делать свои протоколы открытыми.

"Мы предлагаем ввести единый стандарт обмена данными, чтобы любой производитель устройств мог ей пользоваться", - говорит Данненбринг.

Image copyrightGOOGLE

Image captionБудут ли автомобили Google делиться информацией с другими?

Как уже упоминалось, компанию Here, где он работает, совместно купили три автопроизводителя, и это важный момент: возможно, в отрасли начинают осознавать, что сотрудничество будет всем на пользу.

Но будет ли готов дать доступ к своим данным, например, такой гигант, как Apple – который, по слухам, создает свой собственный автомобиль и при этом известен своей склонностью создавать закрытые экосистемы?

Есть и другие вопросы, связанные с защитой информации и владением ей: кому она будет принадлежать, и какие есть гарантии того, что данные о скорости, к примеру, не будут использоваться полицией для тотального контроля на дорогах?

Но если отбросить опасения в сторону, то картина будущего рисуется вполне радужной.

"Когда эта информация будет интегрирована с вашим календарем, ваш автомобиль будет автоматически понимать, куда вы едете, и сколько времени это займет, - говорит Мистеле. – Машина выберет оптимальный маршрут, а если вы опаздываете – сообщит об этом людям, с которыми вы встречаетесь".

В общем, есть о чем помечтать, стоя в пробке.