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Noticias sobre Transporte

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  • Sistema de IA para gestión de taxis es introducido por Seúl para predecir demanda

  • SMG 65

    El Gobierno Metropolitano de Seúl introducirá por primera vez en el país un Sistema de Taxis Basado en la IA, combinando el servicio de taxis con la inteligencia artificial, la cual es uno de los enfoques centrales de la cuarta revolución industrial. Con este nuevo intento de informar a los taxis sobre los lugares con mayor demanda mediante una predicción basada en la IA, se espera mejorar el desequilibrio entre la oferta y la demanda, uno de los factores que más dificultan el uso del servicio de taxis.

    Para aumentar la precisión, el Sistema de Taxis Basado en la IA considera diversas variables que afectan la demanda de taxis, tales como las condiciones meteorológicas, las estadísticas demográficas, las principales zonas comerciales, la información sobre el transporte público, etc., además de los historiales de uso de taxis obtenidos a través del Sistema de Información de Taxis de Seúl (STIS, por siglas en inglés).

    El Gobierno Metropolitano de Seúl inició el proyecto piloto del Sistema de Taxis Basado en la IA a partir de noviembre de 2018, aplicándolo a 380 taxis de 5 empresas. Con base en los datos de retroalimentación obtenidos de este estudio, se procederá a la mejora del sistema y posteriormente a la ampliación del proyecto a todos los taxis que circulan en Seúl.

    El Sistema de Taxis Basados en la IA divide la Ciudad de Seúl en zonas de 100 m × 100 m y realiza una predicción de la demanda en cada una de ellas. Los resultados de la predicción pueden ser visualizados en la terminal de pago del taxi, basada en Android, para promover el traslado de los taxis a los lugares con alta demanda.

    El Gobierno Metropolitano de Seúl seguirá realizando actividades de monitoreo, teniendo en cuenta las tarifas básicas incrementadas que entraron en vigor el 16 de febrero de este año. Además, antes de la ampliación del sistema a todos los taxis de la ciudad, se llevará a cabo una mejora al sistema tomando en cuenta los datos de retroalimentación obtenidos durante la operación del proyecto piloto y se examinará cuidadosamente que no haya ningún efecto adverso para los usuarios.