Maratony, protesty i manifestacje, imprezy masowe, roboty drogowe, wypadki, korki, awarie... Takie zdarzenia sprawiają, że autobusy czy tramwaje czasem znacznie rozmijają się z rozkładem jazdy. A to pasażerom transportu miejskiego może nieźle pokrzyżować plany. Naukowcy z Politechniki Warszawskiej wychodzą jednak z założenia, że mieszkańcom metropolii można pomóc dotrzeć na miejsce jak najsprawniej, niezależnie od tego, co dzieje się w mieście. Trzeba jednak umieć interpretować big data - ogromne bazy danych, którymi już teraz dzieli się z zainteresowanymi np. m.st. Warszawa.
Badacze z Wydziału Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej są przekonani, że dane miejskie można wykorzystać np. do opracowania aplikacji. Na bieżąco analizowałaby ona ruch w mieście. Podróżującym mogłaby podpowiadać optymalne połączenia uwzględniając to, co w tej chwili naprawdę dzieje się na ulicach.
Istniejące dotąd aplikacje dobierające połączenia autobusowe czy tramwajowe zwykle nie są aż tak elastyczne - analizują tylko to, co jest uwzględnione w rozkładzie jazdy. Nie dowiemy się więc z nich, że lepiej wysiąść z tramwaju przystanek wcześniej, aby uniknąć zatoru. Albo żeby pojechać autobusem, który jedzie dłuższą trasą, aby ominąć chwilowe utrudnienia w ruchu.
Większość warszawskich autobusów i tramwajów wyposażonych jest już w GPS-y, które kilka razy na minutę przesyłają swoje położenie i np. informują o otwarciu drzwi. Dzięki tym danym można na bieżąco śledzić, jak przemieszczają się poszczególne pojazdy - a to dane z nawet 2 tys. środków transportu na raz. To ogromny zbiór danych, z którego można wyciągnąć wiele wniosków.
"Zbiorów danych, które udostępnia Warszawa (https://api.um.warszawa.pl/) - tzw. open data - jest ponad 200. Stolica jest w Europie jednym z liderów, jeśli chodzi o taką otwartość" - mówi dr hab. Maciej Grzenda z MiNI PW, uczestnik międzynarodowego projektu VaVeL. W projekcie tym oprócz PW bierze udział także m.in. m.st. Warszawa (jako jedyne miasto - obok Dublina) oraz spółka Orange Polska.
W ramach projektu VaVeL - finansowanego z programu Horyzont 2020 UE - naukowcy z PW pod kierownictwem dr Marcina Lucknera chcą m.in. opracować prototyp modułów do aplikacji, która analizować będzie dane miejskie. "Implementacja rozwiązań będzie leżała już po stronie poszczególnych miast" - zaznacza dr Grzenda. Dodaje, że z rozwiązań - jeśli zechcą - będą mogły skorzystać dowolne miasta. O ile dysponować będą odpowiednimi źródłami danych.
Tadeusz Osowski - uczestnik projektu VaVeL z Urzędu m.st. Warszawa w rozmowie z PAP opowiada, że Warszawa zbiera dane z GPS autobusów i tramwajów m.in. po to, aby sprawnie zarządzać komunikacją publiczną - śledzić punktualność i przygotowywać jak najdokładniejsze rozkłady jazdy.
Na tym jednak nie muszą kończyć się zastosowania tych danych. Analiza statystyczna danych historycznych pozwoli prognozować, jak w konkretnym przypadku może rozwinąć się sytuacja i jak duże będzie opóźnienie.
"Dane, którymi dysponuje miasto są tak szczegółowe, że ciężko je analizować starymi sposobami. Potrzebne są nowe metody, nowe algorytmy" - opowiada uczestnik projektu, dr Konstanty Junosza-Szaniawski z MiNI PW. I dodaje, że tu właśnie przyda się praca matematyków i informatyków z PW.
Projekt VaVeL - Variety, Veracity, VaLue: Handling the Multiplicity of Urban Sensors - to międzynarodowy projekt kierowany przez Uniwersytet Narodowy w Atenach. W jego ramach partnerzy z Grecji, Niemiec, Izraela, Irlandii i Polski zastanawiają się jak najskuteczniej integrować i wykorzystywać dane na temat miasta pochodzące z różnorakich czujników mobilnych.
Ludwika Tomala (PAP)
lt/ ekr/
