کیا آپ جانتے ہیں کہ آپ ایک سال میں دوپہر کے دو بجے کہاں ہوں گے؟ مائیکروسافٹ ریسرچ جی ہاں

روچیسٹر یونیورسٹی کے کمپیوٹر سائنس کے شعبہ سے تعلق رکھنے والے ایڈم ساڈیلیک نے مائیکروسافٹ ریسرچ کے جان کرم کے ساتھ مل کر فار آؤٹ: پریڈیکٹنگ لانگ ٹرم ہیومن موبلٹی کے نام سے ایک مقالہ شائع کیا ہے، جہاں وہ کھلتے ہیں۔ لوگوں کی نقل و حرکت کی طویل مدتی پیشین گوئیاں کرنے کے قابل ہونے کا امکان۔

یعنی اعلیٰ درجے کے یقین کے ساتھ کہنے کے قابل ہوناہم جسمانی طور پر چھ ماہ یا ایک سال میں کہاں ہوں گے

ہم اپنی سوچ سے زیادہ قابل پیشین ہیں

دونوں محققین نے 307 مضامین اور 396 گاڑیوں پر ایک مطالعہ کیا، جنہیں GPS ڈیوائسز کے ذریعے 24 گھنٹے مستقل طور پر جیو لوکیشن بنایا گیا تھا، دونوں کو لے جانے کے دوران اور متعدد جگہوں پر دورہ کرنے کی.

اس طرح انہوں نے تقریباً 10,000,000 m2 کے رقبے کے لیے 32,000 دنوں سے زیادہ مسلسل نمونے محفوظ کیے۔ ایک مطالعہ فرد کے مسلسل 7 اور 1247 دنوں کے درمیان ترتیب حاصل کرنا۔

آدم اور جان کی حیرت اور خوشی کے لیے، فوئیر تجزیہ پر مبنی ان کا طریقہ کار جو انسانی نقل و حرکت میں متواتر نمونوں کو تلاش کرتا ہے، اور PCA نامی جہتی کمی کی تکنیک کا اطلاق، ایک غیر متوقع نتیجے پر پہنچا: طویل مدتی میں، ہم اتنے غیر متوقع نہیں ہیں جتنا کہ ہم اکثر سوچتے ہیں

اس طرح، کافی مقدار میں ڈیٹا کے ساتھ، اور اس کے مناسب علاج کے ساتھ، انہوں نے تصدیق کی کہ لوگوں کی اکثریت ہماری روزمرہ کی حرکات میں دہرائے جانے والے نمونوں کی پیروی کرتی ہے۔ کہ ہم زندگی میں صرف چند بار ہی بدلتے ہیں کیونکہ سب سے اہم واقعات، جیسے ایک حرکت، کام کی تبدیلی، شہر کی تبدیلی وغیرہ۔

اگرچہ محققین نے دستاویز میں نشاندہی کی ہے کہ یہ مطالعہ تحقیقات کا پہلا ہے، اور یہ بمشکل پہلا مسودہ ہے ; میں بلا شبہ یقین کرتا ہوں کہ یہ پیش کردہ، استعمال کی جانے والی اور مستقبل کی انفارمیشن سوسائٹی میں خدمات میں معیار اور مقداری چھلانگ کی نمائندگی کر سکتا ہے۔

مثال کے طور پر، یہ سسٹم مجھے مطلع کر سکتا ہے کہ 4 دنوں میں 100 میٹر سے کم فاصلے پر ایک ہیئر ڈریسر آئے گا جس کے پاس ایک پیشکش ہو گی جہاں میں €5 بچا سکتا ہوں، یا عام مسئلہ کب حل کر سکتا ہوں؟ اور ساتھی ایک دوسرے کا منہ دیکھنے کے لیے کہاں ملتے ہیں؟

اور وہ دنیا میں داخل ہوئے بغیر .

Via | فاسٹ کمپنی