Hoy en día las autoridades responsables identifican un cruce o zona de la carretera como peligrosa para los conductores luego de que ocurren accidentes, pero todo eso podría cambiar pronto a través de un método mediante el cual con el big data con la cantidad impresionante de datos que se obtienen hoy en día, podría identificar lugares que tengan una alta probabilidad de incidencias de tráfico.
El año pasado Ford Smart Mobility llevó a cabo la recolección de un millón de kilómetros de comportamiento de vehículos y conductores en la ciudad de Londres y sus alrededores, con el fin de analizar y tratar de encontrar las soluciones necesarias para poder prever esos incidentes con anticipación.
Algunos de los eventos que Ford tuvo en cuenta para rastrear los viajes de los automóviles a través de esa ciudad y datos detallados de la conducción fueron las frenadas, la intensidad de la misma e incluso el momento justo donde se aplicaron las luces de advertencia. El análisis de estos datos y otros permitieron identificar los llamados «cuasi accidentes«.
Con los datos anteriores Ford Smart Mobility comparó la información contra reportes de accidentes sucedidos con anterioridad, para luego desarrollar un algoritmo que determina las probabilidades de accidentes futuros.
Si bien es una idea importante esto es solo una parte de las oportunidades registradas por Ford City Data en un informe que fue presentado hoy por Ford Smart Mobility en la conferencia «Financial Times Future of Transport» que se desarrolla en la ciudad Londres.
Este informe de Ford City Data, utiliza datos que fueron rastreados y analizados con el consentimiento de conductores participantes en el estudio y de acuerdo a la empresa «recoge los resultados de más de 15.000 días de uso de automóviles, de 160 vehículos comerciales conectados. La flota recorrió más de un millón de kilómetros, el equivalente a 20 vueltas alrededor de la Tierra, y proporcionó 500 millones de puntos de datos«.
Cada uno de los vehículos participantes fue equipado con un dispositivo que registró los datos de cada uno de los viajes y los envió a la nube para el posterior análisis por parte de los científicos de datos del equipo de Global Data Insight and Analytics de la empresas.
Lo interesante que este método de prevención se puede aplicar a cualquier entorno de circulación y no solamente en la ciudad que es donde se ha probado por primera vez.
El informe además mostró otras oportunidades como por ejemplo cómo la forma de programación de viajes de vehículos de reparto para las primeras horas del día, al contrario de cuando se programan para las horas, podría llegar a beneficiar a todos los conductores en la carretera.
Si quieren ver el informe completo, pueden hacerlo en www.citydatareport.fordmedia.eu.
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