车载导航和移动应用程序可以告诉驾驶员如何避开交通拥堵。问题是，大多数驾驶员已经在路上，甚至可能已经在堵车了。但是 IBM 即将部署一个系统，该系统将预测长达一小时后的交通流量，让旅行者有充足的时间避开麻烦。
在新加坡的试点测试中，对 500 个城市地点的预测，交通量预测准确率达到 85% 至 93%，车速预测准确率达到 87% 至 95%。在芬兰和新泽西州收费公路上也取得了类似的结果。
成功的关键是预测建模——该软件结合了来自道路传感器和摄像头以及出租车 GPS 转发器的实时数据，以及历史交通信息、道路施工状况和天气预报。该模型每周根据最近六周的统计数据进行重新校准。它向电子道路标志和汽车导航显示器广播提示。该系统还可以预测拥堵的道路何时恢复正常通行。
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据发言人珍妮·亨特称，IBM 已与两家美国运输机构签订合同，以部署完整的系统。地点将很快公布。新加坡也可能承诺加入，并且还在测试一种变体，该变体将预测公交车站候车乘客的公交车到达时间。
在每个地点，正在进行的工作将优化提示。例如，如果 1 号高速公路堵塞，并且太多收到消息的驾驶员涌向 2 号高速公路，那么 2 号高速公路也会堵塞；工程师将定制模型，使其能够确定是否仅向 25% 或 40% 的驾驶员发送消息，才能最好地平衡两条道路。并且由于现在很高比例的驾驶员携带手机，IBM 正在与几家电信公司合作，以便跟踪其手机沿道路不断变化的密度，这可以提供更精细的建模。为了保护隐私，不会泄露单个手机的身份。
该公司还宣布计划开发一些服务，这些服务可以提前告诉个人订阅者，考虑到当前情况，哪条路线能让他们最快到达预选目的地。语音建议将发送到个人的车载导航仪或手机。
类似的分析也正在应用于其他应用。“预测建模的美妙之处在于它可以跨学科转化，”IBM 位于纽约州阿蒙克的服务研究副总裁罗伯特·莫里斯说。例如，该公司位于以色列海法的实验室正在测试一个名为 EuResist 的程序，该程序可以预测不同药物组合对 HIV 患者的长期疗效。该软件根据超过 33,000 名患者和 98,000 种疗法的治疗结果的不断发展的数据库，分析患者的 HIV 基因型及其当前的健康特征。类似的应用可能会确定哪种类型的乳腺癌或前列腺癌治疗最有可能使患者受益。
IBM 还在与华盛顿特区水务和污水处理局合作，实时预测可能出现问题的地点——例如哪些污水管道可能在暴雨期间发生洪水。目标是提前调整整个系统的阀门，以最大限度地减少溢流，并尽早将维护人员部署到特定地点。3 月，IBM 在中国西安开设了一个预测分析实验室，以帮助西安市商业银行等商业客户预测客户趋势。