Um modelo inovador de inteligência artificial (IA) busca simplificar a rotina dos motoristas e, possivelmente, reduzir o congestionamento em áreas urbanas. Uma equipe de pesquisadores deseja empregar a ferramenta para prever a disponibilidade de vagas de estacionamento.
A invenção foi denominada Rede Neural Convolucional de Gráfico Espacial-Temporal Residual (RST-GCNN) e tem o objetivo de transformar a experiência de dirigir e estacionar nas cidades.
As redes neurais, estruturas tecnológicas inspiradas no funcionamento do cérebro e criadas para resolver problemas complexos, possuem a capacidade de reconhecer imagens, realizar diagnósticos médicos, compreender linguagem natural e muito mais. Além disso, podem analisar dados coletados para identificar padrões.
A Rede Neural Convolucional de Gráfico Espacial-Temporal Residual (RST-GCNN) integra dados temporais e espaciais de locais, combinados com o fluxo de veículos. Ao analisar essas informações, a inteligência artificial pode antecipar as taxas de ocupação de estacionamento em longo prazo e identificar padrões nos comportamentos dos motoristas.
Para validar sua eficácia, a equipe da Universidade de Hangzhou, na China, testou a IA utilizando um conjunto de dados de um estacionamento urbano real. Os pesquisadores destacam que o desempenho na previsão das taxas de ocupação supera métodos semelhantes existentes.
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Este post foi modificado pela última vez em 15 de janeiro de 2024 14:07
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