IBM aiuta la città di Stoccolma a prevedere le migliori opzioni di viaggio per i pendolari

IBM fornisce funzionalità di analitica predittiva per i dati in transito

Nell’ambito del suo impegno verso l’analitica di business, IBM ha annunciato una nuova collaborazione con il KTH Royal Institute of Technology, per offrire ai residenti e ai funzionari della città di Stoccolma un modo più intelligente per gestire e utilizzare i trasporti.

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I ricercatori del KTH Royal Institute of Technology in Svezia stanno utilizzando la tecnologia di analitica in streaming, per raccogliere informazioni in tempo reale dai dispositivi GPS (Global Positioning System) collocati su quasi 1.500 taxi in città e presto il progetto verrà ampliato per raccogliere dati da furgoni per le consegne, sensori del traffico, sistemi di transito, dispositivi di monitoraggio dell’inquinamento e informazioni meteorologiche.

I dati vengono elaborati utilizzando il rivoluzionario software di analitica in streaming IBM, InfoSphere Streams, offrendo alla città e ai residenti informazioni in tempo reale sul flusso di traffico, i tempi di percorrenza e le migliori opzioni di viaggio per i pendolari.

Ad esempio, un residente può inviare un SMS indicando la sua posizione e la destinazione desiderata. La tecnologia elabora all’istante le informazioni in tempo reale su traffico, ferrovie e meteo e fornisce i tempi di percorrenza previsti con l’auto e con i trasporti pubblici, fornendo una vista accurata e istantanea del modo più rapido per giungere a destinazione.

Lo scorso anno, IBM ha collaborato con la città di Stoccolma per monitorare il flusso di traffico durante le ore di punta. Il sistema di gestione degli ingorghi ha ridotto il traffico nella capitale svedese del 20%, ha quasi dimezzato i tempi medi di percorrenza, ha diminuito la quantità di emissioni del 10%, mentre la percentuale di veicoli ecologici esenti da imposta è salita al 9%.

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“Stiamo appena iniziando a capire le possibilità offerte dall’analitica in streaming di IBM”, ha spiegato Gunnar Söderholm, dell’amministrazione comunale. “Siamo entusiasti di collaborare con il KTH per studiare soluzioni di trasporto più intelligenti per gestire meglio le nostre strade e i nostri sistemi di trasporto pubblico e aiutare i pendolari a giungere a destinazione nel modo più rapido possibile”.

Il valore di InfoSphere Streams sta nella sua capacità di integrare e analizzare qualsiasi tipo di dato immesso in modo continuativo: testo, voce, immagini, video, database, bollettini meteorologici, notizie, suoni, dati di mercato e dati applicativi in tempo reale.

Il software determina automaticamente quali informazioni sono pertinenti per la risoluzione di un particolare problema e perfeziona continuamente i risultati man mano che arrivano nuovi dati, offrendo alle organizzazioni elementi di conoscenza istantanei e accurati che, in un mercato in costante cambiamento, possono tradursi in un vantaggio competitivo.

“A meno di un anno dalla sua presentazione, la nostra tecnologia di stream computing sta registrando una rapida crescita e adozione sul mercato”, ha spiegato Arvind Krishna, general manager IBM Information Management. “Dagli scienziati alle istituzioni finanziarie, organizzazioni di tutti i tipi si rivolgono allo streaming computing di IBM per acquisire elementi di conoscenza istantanei dai propri dati”.

Il KTH ha ricevuto di recente un IBM Shared University Research Grant, una sovvenzione per la ricerca che accelererà lo sviluppo di sistemi di trasporto intelligenti e promuoverà la ricerca con la città di Stoccolma.

“La capacità della tecnologia di analitica in streaming di IBM di combinare diversi tipi di dati e analizzarli in tempo reale è cruciale nell’ampliare i confini della nostra ricerca”, ha spiegato il professor Haris Koutsopoulos, divisione logistica e trasporti, KTH. “Insieme possiamo cambiare il modo in cui la gente pensa al pendolarismo e il modo in cui le città gestiscono il traffico”.

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Predizioni in tempo reale

Inoltre, IBM ha annunciato una nuova versione del suo software di analitica in streaming, che comprende un potenziamento della velocità di elaborazione fino a tre volte e l’analisi predittiva in tempo reale per i dati in transito.

La nuova versione comprende funzionalità di analitica predittiva, che consente alle organizzazioni di effettuare predizioni e rilevazioni in tempo reale, basate sui dati in transito.

L’analitica predittiva consente alle organizzazioni di comprendere meglio e di prevedere il comportamento futuro, nonché di rispondere a domande come quale parte di un veicolo ha la maggiore probabilità di guastarsi, dove saranno commessi reati in un dato momento della giornata, qual è la probabilità che un paziente abbia un infarto durante un intervento chirurgico? Poiché i modelli predittivi possono essere direttamente applicati a enormi volumi di dati in InfoSphere Streams, si genera un’analisi in tempo reale e si determinano i probabili esiti nel giro di secondi e minuti.

Il software di analitica in streaming fa parte di un investimento IBM da 12 miliardi di dollari, per la creazione di un portafoglio di analitica che comprende innovazione organica e acquisizioni. Inoltre, IBM ha riunito 4.000 consulenti di analitica con competenza del settore e ha aperto una rete di sette centri di eccellenza nell’analitica.