Obecnie w Nowym Jorku kursuje ponad 13 000 żółtych taksówek. Ale ile z tych taksówek jest tak naprawdę potrzebnych? Naukowcy z MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory postanowili się tego dowiedzieć i opracowali algorytm, który pozwala obsłużyć niemal wszystkich pasażerów taksówek przy użyciu jedynie niewielkiej części floty.

Ich system wykorzystuje ridesharing, powszechnie spotykany w alternatywnych usługach taksówkarskich, takich jak Uber i Lyft. Korzystając z tych usług, możesz zdecydować się na wspólny przejazd z nieznajomym, jeśli oboje podróżujecie tą samą trasą.

Firmy te używają zaawansowanych algorytmów do tworzenia tras dla swoich kierowców, ale zazwyczaj trasy te są ustalane zanim ktokolwiek zostanie odebrany. Algorytm zaprojektowany przez naukowców z MIT może zmienić trasę samochodów w danej chwili, tworząc bardziej czuły i skuteczny algorytm.

Naukowcy wykorzystali dane z ponad 3 milionów przejazdów taksówkami w Nowym Jorku, aby stworzyć symulację przeciętnego dnia pracy taksówkarzy. W swojej symulacji wypełnili miasto 3 000 taksówek, z których każda mogła pomieścić 4 pasażerów. Następnie wypuścili swój algorytm, aby sprawdzić, jak dobrze sobie poradzi.

Naukowcy przetestowali również swój algorytm z różną liczbą samochodów i różną pojemnością. Zmniejszenie floty taksówek do 2000 pojazdów jest wystarczające w godzinach poza szczytem, a zwiększenie pojemności tych 2000 pojazdów do 10 pasażerów mogłoby skutecznie obsłużyć 95 procent klientów nawet w godzinach szczytu.

Jednak algorytm, który nieustannie zmienia trasę, byłby trudny do naśladowania dla kierowców. Naukowcy przyznają, że ich program może być bardziej odpowiedni dla samojeżdżących pojazdów, które wciąż są co najmniej kilka lat od nas. Jednak jeśli ten system zostanie wdrożony, w Nowym Jorku lub gdziekolwiek indziej, znacznie zmniejszyłby liczbę samochodów na drogach, a także zanieczyszczenie i zużycie paliwa.