Mesterséges intelligencia keres új parkoló­helyeket

A technológia már jelenleg is több millió embernek segít a szabad parkolóhelyek felkutatásában.

A városi forgalom egyharmadát okozzák a parkolóhelyet kereső autók, hiszen azok egészen addig köröznek az utcákon, amíg szabad helyet nem találnak. Átlagosan 20 percet tölt el minden gépkocsi vezetője naponta parkolóhely-kereséssel, s akkor még nem esett szó a káros anyagok kibocsátásról, az elpocsékolt üzemanyag-mennyiségről és a vezetők bosszankodásáról. A vállalkozások egy része erre a problémára szenzoros vagy kamerás megoldást kínál, de ez az eszközök beépítése (például aszfaltba süllyesztése) miatt drága, ráadásul a beszerelt készülékeket időnként karban is kell tartani.

Ezt oldaná meg másépp egy startup, az Aipark, mely a mobil készülékek adataira támaszkodik. Ennek az infrastruktúrája már adott és az információkból megfelelő előrejelzések készíthetők. Johannes Riedel, az Aipark alapítója kiemelte, hogy nem tudnak szabad parkolóhelyeket varázsolni, de az alkalmazásuk lerövidítheti a keresést, így akár 80 százalékkal hamarabb megtalálhatók a szabad parkolóhelyek. Az Aipark névből az AI a mesterséges intelligenciára utal, ez készíti ugyanis az előrejelezéseket.

A startupot három évvel ezelőtt alapították a Braunschweigi Egyetemen. Riedel egyike a hat alapítónak és úgy véli, hogy a közlekedési helyzet jól előre látható. A mobiltelefonok mozgási mintái alapján a szakértők fel tudják ismerni, ha egy sofőr elhagyta a járművét. Amennyiben ugyanis ez a helyzet, akkor az illető minden bizonnyal talált egy szabad parkolóhelyet. Ezen információkat pedig felhasználja az Aipark platform, hogy kifejlessze az adott környezet modelljét. Riedel elmondta, hogy már néhány szúrópróba is elegendő ahhoz, hogy jó prognózist lehessen készíteni az összes közlekedési eseménnyel kapcsolatban. Ehhez viszont hatalmas adatmennyiséget kell feldolgozni. A rendszer a mobileszközök adatait, az időjárási információkat és a közelben lévő rendezvények adatait egyaránt felhasználja, s a beérkező információkat gépi tanulás segítségével elemzi.