Một người dùng đã phát triển một thuật toán để xem tần suất ô tô chặn làn đường dành cho xe đạp ở New York. Nhờ thuật toán, có thể biết tất cả các phương tiện chiếm làn đường dành cho xe đạp như thế nào.
Alex Bell là một tay đua xe đạp sống ở New York và thích đạp xe. Nhưng anh vô cùng khó chịu với việc làn đường dành cho xe đạp bị chặn bởi tài xế xe tải và các phương tiện chạy không tải (chạy chậm). Vì vậy, anh quyết định làm điều gì đó về nó.
Bell là một nhà khoa học máy tính và đã phát triển một thuật toán học máy có thể đọc hình ảnh camera giao thông và tính toán tần suất các làn đường dành cho xe đạp và xe buýt bị chặn bởi các phương tiện khác. Thuộc các loại phương tiện và làn đường xe buýt 2Nó đã mở rộng thuật toán của mình lên 0,000 hình ảnh. Với dữ liệu trong tay, Bell có thể cho hệ thống biết số lượng làn đường dành cho xe đạp đã bị vi phạm.
Bell đã làm việc trong ba tuần để phát triển thuật toán. Hệ thống của ông cho thấy 40% làn đường dành cho xe đạp đã bị vi phạm do nghiên cứu của người đi xe đạp đã phân tích camera giao thông và các góc độ. Dựa trên dữ liệu có được, Bell tiết lộ rằng 850 phương tiện đã chặn làn đường dành cho xe đạp trong 10 ngày.
Dữ liệu của Bell chỉ dựa trên một khu phố và chỉ trong một khoảng thời gian ngắn. Vì tình trạng này phổ biến nên nhiều người sử dụng làn đường dành cho xe đạp đã gặp phải vấn đề này. Trong bối cảnh đó, nhiều người hy vọng rằng vấn đề này sẽ được giải quyết.
Chàng trai trẻ, một nhà khoa học máy tính, mong muốn giúp đỡ nhiều người hơn bằng cách xuất bản mã nguồn của mình trên GitHub. Phát biểu về chủ đề này, Bell nêu quan điểm của mình là “Chúng tôi gặp vấn đề lớn về giao thông vận tải”. Phù hợp với dữ liệu, một bộ phận lớn hy vọng rằng vấn đề sẽ được giải quyết. Vậy bạn nghĩ như thế nào? Sự vi phạm tương tự có được đề cập ở nước ta không?
Nguồn: https://www.engadget.com/2018/03/16/new-yorker-machine-learning-blocked-bike-lanes/
