Un étudiant indien aux États-Unis propose une solution pour trouver une place de parking grâce au Big Data

Un étudiant indien aux États-Unis a proposé une solution pour trouver une place de parking à l'aide du Big Data. Sai Nikhil Reddy Mettupally a créé un algorithme qui détecte l'espace pour aider à résoudre le problème de l'identification d'une place de stationnement. C'est en utilisant Analyse de Big Data ainsi que économise de l'argent et du temps à un individu.

Nikhil est étudiant à Université de l'Alabama à Huntsville. Il a également remporté le 2e prix du concours Science and Technology Open House pour 2018. C'est pour sa création de l'algorithme, cité par l'hindou.

La L'Université d'Alabama a publié un communiqué de presse à cet égard. Il dit que la création de Nikhil utilise des méthodes d'apprentissage en profondeur et des analyses de données volumineuses. Cela conduit directement les conducteurs à une place de parking vacante.

L'analyse du Big Data est un processus complexe. Cela implique d'évaluer des ensembles de données divers et volumineux pour découvrir des informations. Cela inclut les préférences des clients, les tendances du marché, les corrélations inconnues et les modèles cachés.

Sai Nikhil a conçu l'idée à l'automne dernier. C'était peu de temps après que l'Université soit passée au stationnement de zone. Il avait besoin de découvrir une méthode pour localiser les espaces vacants. Il fallait ensuite conduire le conducteur jusqu'à l'emplacement.

L'étudiant de l'Université d'Alabama ne voulait pas développer quoi que ce soit de similaire aux applications de stationnement déjà sur le marché. Il souhaitait développer une application qui ne dépendait pas de l'achat, de l'installation et de la maintenance de capteurs enterrés coûteux.

Afin de concrétiser son idée, Sai s'est aidé de Vineetha Menon. Mme Menon est directrice du Big Data Analytics Lab de l'UAH et professeure adjointe en informatique aux États-Unis.

Mme Menon a eu accès au puissance de calcul haute performance. Nikhil en avait besoin pour générer et entraîner son modèle d'apprentissage automatique. Cela s'appuie sur les données de chaîne pour le parking proposées par l'Université fédérale du Parana au Brésil.

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