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em Novembro 02 2018

Estudante indiano nos EUA oferece uma solução para encontrar uma vaga de estacionamento com Big Data

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By  editor
Atualização do Pode 10 2023
Sai Nikhil Reddy Mettupally

Um estudante indiano nos EUA ofereceu uma solução para encontrar uma vaga para estacionar com a ajuda de Big Data. Sai Nikhil Reddy Mettupally criou um algoritmo que detecta vagas para ajudar a resolver o problema de identificação de uma vaga de estacionamento. Isto é usando Análise de Big Data e economiza tempo e dinheiro de um indivíduo.

Nikhil é um estudante da Universidade do Alabama em Huntsville. Ele também ganhou o 2º prêmio no concurso Open House de Ciência e Tecnologia de 2018. Pela criação do algoritmo, conforme citado pelo Hindu.

A A Universidade do Alabama emitiu um comunicado de imprensa a respeito disso. Diz que a criação de Nikhil usa métodos de aprendizagem profunda e análise de Big Data. Isso leva diretamente os motoristas a uma vaga de estacionamento vaga.

A análise de Big Data é um processo complexo. Envolve a avaliação de diversos e grandes conjuntos de dados para descobrir informações. Isso inclui preferências do cliente, tendências de mercado, correlações desconhecidas e padrões ocultos.

Sai Nikhil concebeu a ideia no outono passado. Isso foi logo depois que a Universidade fez a transição para o estacionamento em zona. Ele precisava descobrir um método para localizar espaços vagos. Ele teve que então levar o motorista até o local.

O estudante da Universidade do Alabama não queria desenvolver nada semelhante aos aplicativos de estacionamento já existentes no mercado. Ele queria desenvolver um aplicativo que não dependesse da compra, instalação e manutenção de sensores subterrâneos dispendiosos.

Para dar forma concreta à sua ideia, Sai contou com a ajuda de Vineetha Menon. A Sra. Menon é Diretora do Laboratório de Análise de Big Data da UAH e Professora Assistente de Ciência da Computação nos EUA.

A Sra. Menon teve acesso ao poder de computação de alto desempenho. Nikhil precisava disso para gerar e treinar seu modelo de aprendizado de máquina. Isso se baseia nos dados de string para estacionamento oferecidos pela Universidade Federal do Paraná.

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