MIT Studie: 3.000 Autos für Mitfahrgelegenheiten könnten alle Taxis in New York City ersetzen

In New York City gibt es 13.000 Taxis. Eine MIT Studie schlägt vor, dass sich diese 13.000 Taxis durch 3.000 Fahrzeuge für Ride-Sharing Dienste ersetzen lassen würde. Vorausgesetzt, die Fahrgäste nutzen die Fahrzeuge als Mitfahrgelegenheit mit anderen Fahrgästen. Richtig eingesetzt, würden sich dadurch Staus, Luftverschmutzung und Benzinverbrauch deutlich reduzieren lassen.

Die am Dienstag veröffentlichte Studie durch die MIT Abteilung für Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) hat dafür einen speziellen Algorithmus entwickelt.

MIT Studie: 3.000 Autos für Mitfahrgelegenheiten könnten alle Taxis in New York City ersetzen

Die CSAIL Forscher haben auf öffentliche Daten von New York City Taxis zurückgegriffen, die von der University of Illinois veröffentlicht wurden. Daraus wurde ein Algorithmus entwickelt. Die Forscher berechneten, dass 3.000 4-Personen-PKWs die zu ähnlichen Zielen fahren ausreichen, um 98 Prozent der Taxi-Anfragen in NYC zu decken. Dabei beträgt die durchschnittliche Wartezeit der Fahrgäste auf ein Fahrzeug nur 2,7 Minuten.

Teil des Algorithmus ist eine dynamische Neupositionierung von Fahrzeugen basierend auf Real-Time Nachfragen. Dadurch wird das System um 20 Prozent schneller.

Gleichzeitig haben die Forscher die Daten weiter ausgewertet und größere Fahrzeuge für die Berechnungen mit einbezogen. Würden Fahrzeuge mit Platz für 10 Personen zum Einsatz kommen, würden 2.000 Fahrzeuge den Bedarf von 95 Prozent der Taxi-Anfragen abdecken können. Ebenso könnte das System mehrere Fahrzeuggrößen verwenden und diese je nach aktueller Nachfrage neu zuteilen. Beispielsweise in dem Vans zu größeren Sportevents oder Konzerten geschickt werden anstatt viele kleinere Fahrzeuge.

Der vom MIT entwickelte Algorithmus vergleicht dabei eingehende Anfragen und verfügbare Fahrzeuge und ermittelt die beste Routen und Zuteilungen für die Fahrzeuge. Nach dem Fahrzeuge zugewiesen wurden, sorgt das System für eine Zuordnung der noch ungenutzten Fahrzeuge und sendet diese in Gebiete mit hohen Anfragen.

Professorin Daniela Rus, die die Forschung leitete, nannte als große Herausforderung die Entwicklung einer Real-Time Lösung zur Verarbeitung von Tausenden Anfragen und Fahrzeugen zur gleichen Zeit.

Persönliche Meinung

Die Firmen Uber und Lyft sind dafür bekannt, ebenfalls solche Algorithmen zu entwickeln. Ein System das Anfragen und Fahrzeugangebot zusammen bringt und mehrere Fahrgäste über ein Fahrzeug bedient, ist um ein vielfaches effizienter als aktuelle Taxidienste.

In Kombination mit selbstfahrenden PKWs würde das den Verkehr in Städten revolutionieren und gleichzeitig eine ganze Berufsgruppe ad absurdum führen.

Quelle: The Verge

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