Las app de compartir vehículo ponen en riesgo al 78% de los taxis de Nueva York Una estudio del MIT muestra que la ciudad podría perder 11.000 taxis, si la la gente se decide a compartir el coche.

A los taxistas no les gustan las aplicaciones como Uber y Lyft. A los conductores de Uber y Lyft, por su parte, no les gusta la apariencia de los coches de alquiler. Por lo tanto, es justo decir que ninguno de ellos estará demasiado emocionado por los resultados de un nuevo estudio del MIT, que muestra el potencial para reducir el tráfico con la eficiencia de las aplicaciones para compartir coche probablemente más allá del ingenio de seres humanos falibles.

Utilizando datos de tres millones de taxis en Nueva York, el algoritmo del estudio calculó que 3.000 vehículos con cuatro pasajeros podrían reemplazar a 14.000 por las calles de Nueva York, que actualmente atascan el 98% de la demanda actual. Si quieres reducir todavía más el tráfico, el equipo estimó que el 95% de la demanda podría completarse por 2.000 vehículos de diez plazas.

“En lugar de transportar a las personas de una en una, los conductores pueden transportar de dos a cuatro personas a la vez, por lo que se realizarían menos viajes en menos tiempo para hacer la misma cantidad de dinero”, explicó la profesora Daniela Rus. “Un sistema como este podría permitir que los conductores trabajen turnos más cortos, al tiempo que también crean menos tráfico, un aire más limpio y viajes menos estresantes”.

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Esto suena como una buena noticia para los conductores de Uber en todas partes: menos tráfico y menos competencia, pero esto no acaba aquí. El algoritmo, que distribuye los coches en tiempo real para hacer frente a la demanda, funciona mejor con automóviles autodirigidos, sin molestos conductores humanos que sobrepasen el algoritmo. “El sistema es especialmente adecuado para automóviles autónomos, ya que continuamente desvía vehículos según las peticiones en tiempo real”, explicó Rus.

El algoritmo utilizado es un poco más complejo que el sistema actualmente incorporado en las aplicaciones de viaje compartido, que tiende a ser un poco más rígido en su enrutamiento, con menos flexibilidad para adaptarse sobre la marcha. El sistema del MIT funciona creando una gráfica de todas las solicitudes de taxis y vehículos, y luego creando un segundo gráfico con cada combinación de viaje posible. El algoritmo utiliza entonces un método llamado catchily “programación lineal entera”, para averiguar la manera más eficiente de asignar los coches, antes de enviar vehículos desocupados a las áreas que suelen tener una alta demanda.

Seguro que a los taxistas no les gustará, por que pone en riesgo sus puestos de trabajo a través de aplicaciones, mientras que a los conductores de Uber tampoco les gustará porque su aptitud para el trabajo está siendo abiertamente cuestionada. ¿Qué hay de los demás? Buenos, añadir cinco minutos a la duración media del viaje se siente como un pequeño precio a pagar por menos congestión en nuestras ciudades y la carga ambiental que crea. Sin embargo, requiere que las personas superen su preferencia por la soledad y acepten desplazamientos cotidianos.

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Como dice Rus: “Los servicios de transporte compartido tienen un enorme potencial de impacto social positivo con respecto a la congestión, la contaminación y el consumo de energía. Es importante que nosotros, como investigadores, hagamos todo lo posible para explotar maneras de hacer que estos sistema de transporte sean lo más eficientes y confiables posibles”.

 

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