Código Google: Como prever o atraso do ônibus com o aprendizado de máquina

Como prever o atraso do ônibus com o aprendizado de máquina

04/07/2019

code { background-color: transparent }Postado por Alex Fabrikant, cientista de pesquisa da Pesquisa Googleintroduziu o recurso de atrasos nos trajetos de ônibus em tempo reallançado na Índia pela primeira vez há três semanasA criação de um modelo

processamento de voztradução de máquina

Para criar um trajeto de ônibus (a) iniciando na parada azul, o modelo (b) adiciona as previsões de atraso das unidades da linha do tempo para essa parada, as três vias, a parada branca etc.

Como criar o “Onde”

horários de picoáreas difíceis de estacionarComo aprender sobre o ritmo local

A representação do tempo do modelo (3 de 4 dimensões) forma um loop, mostrado aqui como a circunferência de um relógio. As janelas horárias mais dependentes das especificidades de cada local, como de 16h a 21h e de 7h a 9h, ficam mais “congestionadas”, enquanto grandes janelas inexpressivas, como de 2h a 5h, aparecem mais livres para regras mais simples. O conceito artístico foi criado por Will Cassella, que usou texturas de textures.com e HDRIs de hdrihaven.

Como tudo funciona em conjunto

Próxima paradaAgradecimentosEsse trabalho é resultado de um esforço conjunto de James Cook, Alex Fabrikant, Ivan Kuznetsov e Fangzhou Xu, da Pesquisa Google, e de Anthony Bertuca, Julian Gibbons, Thierry Le Boulengé, Cayden Meyer, Anatoli Plotnikov e Ivan Volosyuk, do Google Maps. Agradecemos a Senaka Buthpitiya, Da-Cheng Juan, Reuben Kan, Ramesh Nagarajan, Andrew Tomkins e à incrível equipe do Google Transit pelo apoio e pelas discussões construtivas, bem como a Will Cassella pela releitura inspirada da incorporação do tempo do modelo. Além disso, somos gratos às nossas agências parceiras por fornecer os feeds de dados de trânsito usados para o treinamento do sistema.

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