D3M, preveja o tráfego em tempo real com um modelo de mobilidade macroscópico

Dois pesquisadores da Universidade Kadir Has de Istambul desenvolveram um algoritmo chamado Data-Driven Macroscopic Mobility Model (D3M ) que permite uma modelagem mais eficiente e realista do tráfego urbano do que os modelos tradicionais, rígidos e baseados em regras. Descrito no Chaos, um periódico interdisciplinar de ciência não linear, o D3M calibra parâmetros diretamente a partir de dados de tráfego observados, como níveis de congestionamento, adaptando-se às condições específicas de cada cidade. Grandes cidades, em particular, são atormentadas pelo tráfego excessivo de veículos, o que transforma um simples passeio pelas ruas da cidade em uma odisseia. Agora, o algoritmo D3M promete resolver esse problema graças à maior flexibilidade e precisão de previsão. O modelo foi testado com sucesso em dados do mundo real de Londres, Istambul e Nova York , provando ser até três vezes mais rápido e preciso na representação das condições de tráfego do que os métodos convencionais. Graças à sua velocidade e simplicidade de recuperação de dados, ele oferece aos planejadores urbanos uma ferramenta poderosa para projetar melhores redes rodoviárias e prever cenários como fechamentos temporários ou acidentes. Olhando para o futuro, o modelo D3M pode alimentar sistemas de previsão de tráfego em tempo real para o benefício direto dos cidadãos, prevendo e prevenindo congestionamentos em cascata e orientando viagens mais tranquilas pela cidade.