Toyota wspólnie z japońskim serwisem pogodowym Weathernews rozpoczęły testy nowego systemu, który ma za zadanie zwiększyć dokładność prognozy pogody. A to dzięki kombinacji danych meteorologicznych z danymi rejestrowanymi podczas pracy wycieraczek samochodów połączonych w sieci.
Testy nowego systemu rozpoczęły się 1 listopada w Tokio, Osace oraz w prefekturze Aichi, gdzie mieści się główna siedziba Toyoty. Biorą w nich udział samochody Toyoty, wyposażone w moduł DCM, który łączy samochód z internetem oraz z wirtualną platformą Toyoty. Do Weathernews przez internet trafiają anonimowe dane o ruchu wycieraczek tych pojazdów, gdzie są analizowane w kombinacji z danymi z sieci 13 000 stacji meteorologicznych rozmieszczonych w całym kraju. Stacje te dostarczają 180 000 raportów pogodowych dziennie i na ich podstawie Weathernews opracowuje prognozy pogody.
Samochody Toyoty połączone w sieci
Toyota rozpoczęła sprzedaż na japońskim rynku samochodów połączonych z internetem w czerwcu ubiegłego roku od modeli Crown i Corolla hatchback. Firma zamierza wprowadzić tę technologię do niemal wszystkich nowych samochodów w Japonii. Połączenie z siecią dostarcza kierowcom w czasie rzeczywistym wiele ważnych informacji. Zarówno o samochodzie, o ruchu drogowym, a także o istotnych obiektach w okolicy, takich jak szpitale czy restauracje.
Poprawa bezpieczeństwa na drogach
Z raportu „Comparison of Number of Accidents on Sunny and Rainy Days” Metropolitan Expressway Company Limited wynika, że w czasie deszczu liczba wypadków jest czterokrotnie większa niż przy słonecznej pogodzie. Opady mają duży wpływ na bezpieczeństwo jazdy samochodem.
Połączenie danych meteorologicznych i informacji przesyłanych automatycznie przez samochody pozwoli publikować precyzyjne prognozy, które zwiększą bezpieczeństwo jazdy samochodem. Działanie wycieraczek w samochodach Toyoty na danym terenie jest nanoszone na mapę i porównywane z danymi ze stacji meteorologicznych. Wycieraczki włączają się, kiedy pojawiają się opady. Dlatego dane z samochodów pozwalają uzupełnić informacje o opadach tam, gdzie standardowe radary nie są skuteczne. Dane zbierane z samochodów są poddawane analizom statystycznym i nie dają możliwości zidentyfikowania poszczególnych samochodów czy kierowców.
Dodatkowe informacje dostarczane przez Toyotę stanowią ważne uzupełnienie systemu stacji pomiarowych. Ze względu na to, że radary monitorujące chmury deszczowe, które służą do przewidywania opadów, nie są w stanie zarejestrować niewielkich, przelotnych opadów ani chmur znajdujących się poniżej 2000 m. W tych przypadkach obecnie trudno jest przewidzieć, gdzie dokładnie pojawi się deszcz czy śnieg.
Rośnie znaczenie informacji meteorologicznych dla bezpieczeństwa
W ostatnich latach zwiększa się częstotliwość i siła zjawisk pogodowych. W związku z tym powodowane przez nie straty stają się coraz częściej problemem społecznym. Zapotrzebowanie na aktualne, lokalne informacje pogodowe rośnie. Podobnie jak na informacje o tym, jak należy się przygotować i reagować na zmiany pogody. Aby odpowiedzieć na to wyzwanie, potrzebne są bardziej szczegółowe i precyzyjne informacje o pogodzie w czasie rzeczywistym. Wykorzystywane obecnie narzędzia pomiarowe mają swoje ograniczenia pod względem lokalizacji i częstości oraz dokładności pomiarów.
Tymczasem rozwój technologii internetu rzeczy (IoT) doprowadził do tego, że wiele różnych urządzeń jest wyposażonych w funkcje komunikacyjne. Dotyczy to także samochodów. Zbieranie danych z pojazdów poruszających się po określonym terenie i podłączonych do internetu zwiększa szanse wykrycia zjawisk, które mogą wpłynąć na bezpieczeństwo jazdy. Dlatego Toyota rozwija serwis pogodowy jako jedną z usług cyfrowych oferowanych w samochodach połączonych z siecią.
Wspólny projekt Toyoty i Weathernews pozwala wyjść poza konwencjonalne metody przewidywania pogody i oprzeć je na złożonej analizie danych pochodzących z różnych źródeł. To podejście otwiera nowe możliwości monitorowania warunków na drogach. W ramach współpracy obu firm w tym roku opracowano algorytm sztucznej inteligencji. Ma on za zadanie przewidywać, gdzie drogi mogą ulec zalaniu. Testy tego algorytmu przeprowadzono w październiku.
