Taxi più efficienti con Big data e AI: primi test in Giappone - Big Data 4Innovation
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Taxi più efficienti con Big data e AI: primi test in Giappone

Antonello Salerno

L’intelligenza artificiale e i l’analisi dei big data possono essere utili ai cittadini per muoversi meglio in città. Ma allo stesso tempo sono fondamentali per chi eroga il servizio di trasporto pubblico, per razionalizzare l’offerta e ottenere il massimo risultato in termini di vendite. E’ quanto dimostra il test in corso in Giappone sul servizio taxi, nato dalla collaborazione tra Accenture, Toyota, Japan Taxi e Kddi: nel primo mese di test, febbraio, il fatturato dei tassisti di Nihon Kotsu (affiliata Japan Taxi) che hanno aderito alla prova è aumentato del 20,4%. Tanto che si è deciso di replicare l’esperimento, che finora si era svolto limitatamente all’area metropolitana di Tokyo, a una base di auto e a una porzione di territorio più ampia.

Intelligenza Artificiale, IoT e Automotive

Il sistema nato dalla collaborazione a quattro sull’automotive ha raggiunto già un livello di accuratezza del 94%, e consente di rendere più efficiente il servizio e ottimizzarlo sulla base della domanda: questo fornendo ai conducenti previsioni circa la domanda di servizi taxi grazie all’utilizzo dell’Intelligenza artificiale, che integra i dati di log delle prenotazioni con le previsioni demografiche e le informazioni relative ad altri fattori che possono invflulenzare la domanda del servizio, come gli eventi o le manifestazioni in programma in città, incrociando queste informazioni con i tempi e la disponibilità di mezzi di trasporto pubblico. Le previsioni vengono così rese disponibili attraverso un’app mobile man mano che vengono elaborate, in modo che il conducente possa decidere di presidiare le aree dove la domanda è superiore, riducendo i tempi di attesa dei clienti e incrementando le vendite.

In questo progetto pilota Accenture ha partecipato definendo i requisiti del progetto insieme alle 3 aziende partner, e sviluppando algoritmo di analisi per l’intelligenza artificiale.

Giornalista dal 2000, dopo la laurea in Filologia italiana e il biennio 1998-2000 all’Ifg di Urbino. Ho iniziato a Italia Radio (gruppo Espresso-La Repubblica). Poi a ilNuovo.it, tra i primi quotidiani online nati in Italia, e a seguire da caposervizio in un’agenzia di stampa romana. Dopo 10 anni da ufficio stampa istituzionale sono tornato a scrivere, prima su CorCom, nel 2013, e poi anche per le altre testate del gruppo Digital360. Mi muovo su tutti i campi dell’economia digitale, con un occhio di riguardo per cybersecurity, copyright-pirateria online e industria 4.0.

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