深度學習，讓滴滴提前為你派車

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關鍵信息：

賓州州立大學的進行了一項關于深度學習的研究，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks，CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(Long Short-Term Memory，LSTM)結合起來，使用這種復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡模擬人們消化信息的方式，讓計算機理解交通模式圖像；

關鍵意義：

可以更好地預測出租車和拼車服務的需求，為更智能、更安全和更可持續(xù)的城市鋪平道路。

在賓州州立大學(Penn State)的一項研究中，研究人員使用兩種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡--模擬人腦的計算系統(tǒng)--分析出出租車需求的模式。這種讓計算機自己學習的深度學習方法，能夠預測需求模式，遠遠好于目前的技術。

賓州州立大學信息科學與技術副教授Jessie Li說，“美國的優(yōu)步和中國的滴滴出行等拼車公司越來越受歡迎，并真正改變了人們對待交通的方式。你可以想象，預測出租車需求有多重要，因為出租車公司甚至可以在需求出現(xiàn)之前就派出汽車。”

研究人員補充說，更好的預測可以減少出租車等待乘客的空閑時間，使城市變得更整潔。由于交通事故往往發(fā)生在交通擁擠的地區(qū)，更好的駕駛預測技術也可以提升安全。

據(jù)信息科技博士、論文第一作者姚華秀介紹，研究人員分析了滴滴出行的大量乘車請求數(shù)據(jù)。

當用戶需要搭便車時，他們首先通過計算機應用程序提出請求，例如手機應用程序。根據(jù)研究人員的說法，使用這些乘車請求，而不是僅僅依靠乘車數(shù)據(jù)，能更好地反映總體需求。

姚華秀說：“這是非常好的數(shù)據(jù)，因為它是基于需求的。如果你只知道有多少人曾經(jīng)搭便車，這并不能告訴你真正需求，因為可能中間有人沒有搭上車，或者其他人干脆放棄了嘗試?！?/p>

通過歷史數(shù)據(jù)(包括請求的時間和位置)，計算機可以預測需求隨時間的變化。通過可視化地圖，研究人員可以看到不斷變化的需求。

“例如，你可以看到，早上在住宅區(qū)上車的多，在市中心地區(qū)下車的多；到了晚上，情況正好相反。”Li說，“我們正在做的是使用歷史拾取數(shù)據(jù)，來預測這張地圖在30分鐘后會發(fā)生怎樣的變化，從現(xiàn)在起一個小時后會發(fā)生怎樣的變化，等等?！?/p>

研究人員在前一段時間召開的國際人工智能協(xié)會（The Association for the Advancement of Artificial Intelligence，AAAI）上展示了他們的發(fā)現(xiàn)。他們使用了2017年2月1日至3月26日在廣州的出租車申請數(shù)據(jù)——廣州居民每天約提出300，000次乘車請求。

當技術使用一種神經(jīng)網(wǎng)絡時，研究人員將兩種神經(jīng)網(wǎng)絡結合起來——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks，CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(Long Short-Term Memory，LSTM)——幫助指導復雜的序列預測。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以更好地模擬復雜的空間相關性，長短期記憶網(wǎng)絡可以更好地處理序列建模。

“基本上，我們使用一個非常復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡來模擬人們消化信息的方式，在這里，指的是消化理解交通模式圖像?！盠i說。

Li說，獲得了更大的數(shù)據(jù)集，以及能夠處理大量數(shù)據(jù)的計算機技術獲得了更大的進步，能夠推動這個項目，以及其他深入學習技術的發(fā)展。

“在傳統(tǒng)的計算機程序設計中，人們需要告訴計算機，它需要看哪些方面或特性，然后對其建模，這需要付出巨大的努力。”Li說，“之所以說深度學習是革命性的，在于現(xiàn)在我們可以跳過這一步了。例如，你可以直接給電腦圖像，而不需要告訴電腦它需要看什么?！?/p>

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