Cómo los grandes datos ayudan a llegar a su destino.

En promedio, la humanidad genera 2.500 millones de gigabytes de datos diarios. Según las previsiones de las empresas analíticas, la cantidad de datos generados anualmente alcanzará los 43 billones de gigabytes para 2020. Entre toda esta información: tweets, reposts y videos, hay una que muchas empresas utilizan para desarrollar servicios.

La gente ya ha encontrado el uso de big data en marketing para medir los deseos de los clientes. Big Data también se utiliza en medicina para mejorar los diagnósticos y en el entorno bancario para compilar ofertas personalizadas. Big data también se utiliza en la industria automotriz, lo que ayuda a los conductores a llegar a su destino más rápido. Como? Hablaremos de esto hoy.


Bienvenido a bordo! / image WayRay

Ayuda a sortear atascos

Los datos ayudan a los conductores a llegar a su destino en el verdadero sentido de la palabra. Estamos hablando de navegadores: construyen la ruta más corta sin atascos y obras viales.

Los navegadores envían sus coordenadas al sistema del proveedor de la aplicación cada pocos segundos. En base a los datos obtenidos, el algoritmo construye una pista, es decir, una ruta con información sobre la velocidad de movimiento. Según la cantidad de pistas recibidas de muchos controladores, se identifica la congestión.







Los automóviles son parte de la red y forman un flujo estable de información. Al mismo tiempo, pueden intercambiar datos con la infraestructura circundante. Las cámaras de vigilancia instaladas en las intersecciones de la ciudad también se pueden utilizar para determinar la congestión del tráfico. Los investigadores están trabajando en varias opciones para implementar tales soluciones.

Por ejemplo, para crear comunicaciones como "automóvil-automóvil" y "infraestructura de automóvil", los científicos proponen el uso de módulos OBU (unidades a bordo), que determinan la posición del automóvil y la velocidad en intervalos de tiempo limitados. Esta información irá a la RSU (Unidad de carretera), y luego a los grupos responsables de la agregación y el procesamiento de datos.

Los clústeres aceptan datos de API e interpretan. Por ejemplo, si en un sitio varios usuarios de la aplicación de navegación se mueven a baja velocidad, el sistema comprende que el movimiento en él es difícil. Lea más sobre uno de los algoritmos propuestos aquí .

Los usuarios también pueden enviar datos al servicio de forma independiente: información sobre accidentes de tráfico, trabajos de reparación, pozos en el camino, etc. El agregador recopila la información recibida en partes en una sola imagen y, comparando los datos con las coordenadas GPS, coloca los puntos de congestión del tráfico. En base a estos datos, se están construyendo rutas de navegación.

Cuando se construye una ruta, la aplicación la monitorea para actualizar la información sobre la situación en el camino. El algoritmo es responsable de construir una ruta que esté libre de atascos. Si se forma una congestión en la ruta, entonces el algoritmo busca otra forma. Si no hay opciones alternativas (incluso con atascos, pero más rápidas), la ruta sigue siendo la misma. A continuación se presenta una forma simplificada de este algoritmo :


Diagrama de bloques de una variante del algoritmo para monitorear la ruta

Los científicos confían en que la precisión de tales sistemas aumentará significativamente cuando todos o casi todos los automóviles comiencen a comunicarse entre sí e intercambien datos. En el futuro, cambiarán las reglas de comportamiento en el camino. Tim Lomax, analista del Texas A&M Transportation Institute, comparte esta opinión.

"Si los automóviles comienzan a" comunicarse "entre sí, no necesitaremos semáforos", dice Tim. "El automóvil, al acercarse a la intersección, informará sobre la intención de cruzarlo, y los vehículos circundantes sabrán cómo evitar una colisión". Lomax dice que este será un paso hacia el uso generalizado de vehículos no tripulados.

Te llevarán al lugar

Los vehículos no tripulados son otra área en la que los grandes datos pueden tener un impacto significativo. Los vehículos no tripulados son parte de Internet de las cosas y conducen a un aumento en la cantidad de datos generados. Para construir una ruta, el piloto automático debe comprender qué caminos tendrán que recorrer y qué se encontrará en el camino. Para esto, los automóviles, además de sus propios sensores, obtienen información de los llamados mapas ambientales. En el futuro, esta lista se complementará con otros participantes en movimientos y elementos de infraestructura: semáforos, edificios, incluso árboles.

En total, se distinguen seis niveles de automatización del vehículo, donde 0 significa control totalmente manual en todos los modos y 5 significa transporte totalmente autónomo. En el segundo nivel, el sistema toma decisiones sobre aceleración / frenado y control en condiciones relativamente simples (por ejemplo, transmisión de tráfico en la carretera), sin embargo, el conductor debe monitorear constantemente la situación y estar listo para tomar el control en cualquier momento. Los niveles tercero y cuarto implican que el automóvil puede conducir de manera independiente, pero en situaciones difíciles (por ejemplo, en ciudades con mucho tráfico), el sistema implica cambiar a control manual o, en el cuarto nivel, lo impulsa a hacerlo. En el quinto nivel, la intervención del conductor no es necesaria en ninguna situación.


Imagen WayRay

Hoy, los investigadores están trabajando en la transición del segundo nivel al tercero. Por ejemplo, desde hace varios años, Google ha estado probando sus vehículos no tripulados como parte del proyecto Waymo. Desde 2015, Tesla ha estado equipando automóviles con un piloto automático capaz de conducir en autopistas y autopistas. Apple y Mercedes también están trabajando en esta dirección, mientras que Honda, Nissan y Toyota planean introducir vehículos autónomos para 2020.

Los autos de estas compañías pueden considerarse autónomos, pero aún no han intercambiado datos con otros usuarios e infraestructura de la carretera. Cuando esto sucede, podemos suponer que la transición al siguiente nivel de automatización ya está cerrada.

Ayuda a entender la situación.

Los fabricantes de automóviles están convirtiendo gradualmente los automóviles (ni siquiera los no tripulados) en objetos de Internet de las cosas. Los "grandes gadgets" obtienen acceso a la red y se sincronizan entre sí. En las fábricas, los automóviles incorporan Wi-Fi, navegación GPS, correo electrónico, etc. Según los expertos, para 2020, el mercado de servicios para automóviles conectados alcanzará el nivel de $ 40 mil millones.

Por ejemplo, el trabajo en automóviles conectados es realizado por Land Rover. Crearon un sistema de una serie de sensores que determinan el momento en que el automóvil se topa con un bache. Los datos recopilados se envían a los servicios de carreteras locales para que puedan responder rápidamente y cerrar el agujero, y a otros automóviles que advierten a los conductores del peligro y preparan la suspensión para un posible impacto. La compañía afirma que el sistema también es capaz de detectar escotillas rotas y rejillas de tormenta. Volvo también participa en desarrollos similares. Solo en su caso, la tecnología determina el estado de la superficie de la carretera y advierte a otros conductores sobre la presencia de secciones resbaladizas.

Con el desarrollo de estas tecnologías, las compañías planean dar un paso más cerca del desarrollo de automóviles autónomos. "En el futuro, queremos crear sistemas que conduzcan automáticamente un automóvil más allá de los pozos en la carretera sin salir del carril", dice Mike Bell, director de desarrollo de automóviles conectados en Land Rover. "Si el bache es grande, entonces el auto disminuirá la velocidad hasta que se detenga para reducir el daño del impacto".

Ahora el equipo está trabajando en un sistema para autos Range Rover, pero en el futuro, los datos se transmitirán a los receptores de todo el transporte en línea. JLR ya se ha asociado con Ford para probar los sistemas de comunicación de los automóviles conectados.

Según los representantes de la compañía, esperan crear un ecosistema de autos de autoaprendizaje. Cuando el automóvil sepa lo que el conductor quiere de él, será más útil. Si el automóvil "ve" que se está acercando a un supermercado, puede decirle qué productos necesita comprar en casa. Sin embargo, aunque tales tecnologías existen solo en papel o están en las primeras etapas de su desarrollo.





Y aunque el automóvil no puede recordar un viaje a la tienda, puede informar que es hora de llamar a un servicio de automóviles. Los dispositivos especiales conectados a los puertos de diagnóstico se comunican con la aplicación en el teléfono inteligente y transmiten datos sobre el estado del automóvil al fabricante. Rastrean el mal funcionamiento que ocurre, monitorean el kilometraje. Todo esto ayuda al vendedor a trabajar en el futuro y mejorar la experiencia de conducción.



El mercado de "dispositivos portátiles" para automóviles, según McKinsey, crecerá a $ 215 mil millones para 2020. Y ofrece soluciones no solo para monitorear los componentes del vehículo, sino también para evaluar la condición del conductor. Por ejemplo, nuestro sistema Element. Este es un pequeño dispositivo que se conecta al puerto OBD-II y recopila y analiza datos del automóvil sobre el automóvil. Es difícil saber qué tipo de conductor es usted, excepto escuchar la opinión de un pasajero (u otro participante en el movimiento). Element le permite hacer exactamente eso: además genera informes sobre su "comportamiento en el camino".

El dispositivo se comunica con la aplicación en el teléfono inteligente a través de 3G UMTS / HSPA 850/1900 MHz. Las redes de operadores de telecomunicaciones proporcionan acceso al servicio en formato 24/7. Por ejemplo, en los Estados Unidos, el operador era la empresa B2B Orange Business Services.

El servicio informa información sobre la distancia recorrida y la velocidad promedio. También puede informar al conductor sobre cuánto tiempo pasó conduciendo. La aplicación envía notificaciones solo después de que finaliza el viaje, porque no queremos distraer al usuario de la carretera nuevamente.



El dispositivo calcula parte de la información en función de las lecturas de los sensores: giroscopio y acelerómetro. Los datos recopilados, que se almacenan digitalmente, utilizan la aplicación de entretenimiento Autoyoga, que le permite realizar misiones relacionadas con la búsqueda de nuevas rutas. En el futuro, la aplicación dará pequeños consejos y consejos para mejorar el estilo de conducción.


El crecimiento del mercado para los dispositivos de diagnóstico a bordo será de casi el 17% en los próximos años. Según Vitaliy Ponomarev, CEO de WayRay, tales soluciones darán un paso más hacia los automóviles conectados: su mercado ya está creciendo diez veces más rápido que todo el mercado automotriz.