A menudo, solo después de que han ocurrido accidentes se identifican determinados cruces o tramos de carretera como problemáticos para los conductores, los ciclistas o los peatones.
Ahora, Ford ha encontrado un método por el cual el big data podría ayudar a las ciudades a identificar ubicaciones que, si no se hace nada, es probable que sean escenario de futuras incidencias de tráfico. Para ayudar a encontrar respuestas, Ford Smart Mobility, pasó el año pasado registrando un millón de kilómetros de comportamiento de vehículos y conductores en Londres y sus alrededores.
La compañía rastreó los viajes de los vehículos en la ciudad y datos de conducción muy detallados de eventos de conducción tales como frenar, la intensidad de ese frenado, e incluso donde se aplicaron las luces de advertencia. Esto ayudó a identificar los 'cuasi accidentes'. Después, Ford comparó esta información con informes de accidentes existentes y construyó un algoritmo para determinar la probabilidad de que ocurrieran incidentes en el futuro.
'Creemos que nuestros conocimientos tienen el potencial de beneficiar a millones de personas. Incluso cambios muy pequeños podrían suponer una gran diferencia ya sea en términos de flujo de tráfico, seguridad vial o eficiencia. Por ejemplo, talar un árbol que oculte una señal de tráfico', cuenta Jon Scott, jefe de proyecto de City Data Solutions, Ford Smart Mobility.
Esta idea es sólo una de las oportunidades identificadas en el informe Ford City Data que ha sido presentado hoy por Ford Smart Mobility en la conferencia del Financial Times Future of Transport en Londres. El informe, que utiliza datos obtenidos y analizados con el consentimiento de los participantes, recoge los resultados de más de 15.000 días de uso de automóviles, de 160 vehículos comerciales conectados. La flota recorrió más de un millón de kilómetros, el equivalente a 20 vueltas alrededor de la Tierra, y proporcionó 500 millones de puntos de datos.
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