Kişisel bir araç, vaktinin büyük bir bölümünü park edilmiş halde geçirir. Hareketsiz geçen her dakika kayıp olduğundan, bir taksi sürekli aktif haldedir. Ortak otomobil kullanımı, kişisel araçların taksi gibi kullanılmasını sağlayan Uber ve Lyft gibi şirketler için ortak bir terim. Uber ve Lyft, tek bir yolculuğu, mümkün olan minimum aksaklıkla, paylaşılmış birkaç yolculuğa dönüştüren ortak otomobil kullanımı seçenekleri sunuyor. Peki ortak otomobil kullanımı uygulamaları ile Manhattan’daki her bir taksi müşterisini taşımak için kaç araç gerekirdi?
MIT’nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ndan (CSAIL) bir araştırmaya göre 3.000 arabanın ortak kullanımıyla New Yorklu müşterilerin %97’si şu anki trafiğin sadece üçte birine yol açacak şekilde taşınabilir. Otomobil paylaşımı sadece 10 kişilik araçlarla yapılıyor olsaydı 14 bin taksi yerine sadece 2.000 minibüs yeterli olurdu.
3 milyon taksi yolculuğundan alınan verilerle yeni algoritma, gelen taleplere göre araçları yönlendirmek ve kullanımda olmayan araçları yüksek talep gösterilen bölgelere göndermek için gerçek zamanlı olarak çalışıyor ve bu da Daniela Rus’a göre servisi %20 oranında hızlandırıyor. “Bununla birlikte, bilim insanları filonun büyüklüğü, kapasite, bekleme süresi, erteleme ve işletim maliyeti arasındaki dengeyi taksilerden minibüslere ve otobüslere kadar bir dizi araçtan topladığı verilerle deneysel olarak ilk kez ölçmüş oldu,” diyor MIT profesörü Daniela Rus. Dahası, gerçek zamanlı taleplere dayanarak araçları devamlı yönlendirebildiğinden, bu sistem özellikle sürücüsüz araçlarla oldukça uyumlu.
Talebini karşılamak için tipik strateji, daha fazla aracı kullanıma koymaktır. Uber gibi uygulamalar ise “surge pricing” denen ücretlendirmeyi kullandıklarında amaç, daha yüksek miktarda ödeme teklif ederek ihtiyacı karşılamak için daha fazla sürücüyü çalışmaya teşvik etmek oluyor. Trafik can sıkıcı bir problem olduğundan, daha fazla araç, yolculukları yavaş ve güç hale getiriyor. Ancak, akıllı telefon uygulamaları tarafından toplanan verilerle oluşturulan rota çizimi ile CSAIL algoritması, sürücüleri bir araya getirerek ve öngörülen talebe sahip bölgelere araba göndererek çok daha etkili bir rota çizebilir. MIT, 5 Mayıs 2013’ün ilk dakikasından 11 Mayıs 2013’ün son dakikasına kadar Manhattan’daki taksi yolculuklarından alınmış halka açık veriler ile modeli zenginleştirdi. Bu, 382.799 taleple en az talebin olduğu Pazar günü ve 460.700 taleple en çok talebin olduğu Cuma günü ile 13.586 taksi yolculuğunu içeriyor. Bu verilerle beslenmiş algoritmanın araca ihtiyacı olan yolcuları eşleştirmesi bekleme süresinin sadece birkaç dakika olmasıyla sonuçlandı. 4 kişilik araç yerine 10 kişilik kullanılsaydı bekleme süresi biraz daha uzun olacaktı.
Uber ve Lyft şimdilik yolculuk koordine servisi olarak çalışsa da, pazar için maksimum hedef sürücüsüz, otomatik araçların sürücü koltuğunda bir insan olmadan müşterileri alıp gidecekleri yere taşıması. Yolculuklar için şu anki talebin özellikle ortak otomobil kullanımı ile nasıl karşılanabileceğini bulmak, sürücüsüz taksiler için maksimum talebin ne kadar olacağını ölçmenin de bir yolu. Eğer araç paylaşımı 10 kişilik 2.000 minibüsle yapılabilirse bu, 13.000 sürücüsüz taksi kullanılmasından daha kolay olur.
Tabi ki, New Yorkluların hali hazırda çoğunlukla düz bir rotada ilerleyen ve pek çok farklı insan için pek çok farklı durakta duran yüksek kapasiteli bir dolu araca erişimi var. Ama tabi ki sürücüsüz arabalar otobüslerden çok daha çekici.
Aşağıdaki simülasyonu izleyebilirsiniz:
