Код города: технологии в движении (в рамках Всероссийской образовательной акции «Урок цифры»)

Разделы: Информатика


Цель урока заключается в демонстрации технологий, математических моделей и алгоритмов, обеспечивающих работу современного сервиса такси помогающих совершать поездки быстро и комфортно даже в период повышенного спроса.

Задачи урока

  • Сформировать устойчивое понимание терминов, которые вводятся в уроке.
  • Познакомить с общими принципами технологий и алгоритмов, которые уравновешивают спрос и предложение.
  • Показать, что простой на вид сервис имеет под собой сложную информационную структуру, на примере сервиса такси.
  • Показать, что база, на которой строятся современные цифровые сервисы, — это математика и информатика.
  • Провести профориентацию в области разработки высоконагруженных приложений.

Ход урока

I. Мотивационная часть

Искусственный интеллект — это технология, которая позволяет компьютерам и машинам выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как создание осмысленного текста, распознавание объектов и принятие сложных решений.

В преддверии одного из самых любимых праздников — Нового года — люди готовятся к нему, покупают продукты и подарки. Возникает необходимость доставить всё это домой. В общественном транспорте это не всегда удобно, а машины есть не у всех. Какой сервис может помочь в этой ситуации?

Вы абсолютно правы — это, конечно, служба такси. Дети, кто из вас пользуется такси? А знаете ли вы, что время ожидания и время в пути могут различаться в зависимости от времени суток и дня недели? Почему так происходит?

Цель нашего урока — узнать, как современные технологии помогают быстро, эффективно и безопасно передвигаться на такси, особенно в период повышенного спроса. Также мы выясним, какие задачи из школьной программы ежедневно решают разработчики сервиса такси, какие технические достижения делают это возможным и какое значение эти технологии имеют для жизни людей и экономики России. Мы обсудим, как они помогают улучшить качество жизни, ускоряют перемещения и влияют на развитие общества в целом.

II. Просмотр ролика

Вместе с ведущим мы попадём в офис разработчиков сервиса такси и узнаем, какие технологии используются для поиска и назначения машины, зачем нужна опция «Совместные поездки» и как она устроена, как искусственный интеллект и машинное обучение помогают в работе приложения.

После просмотра ролика ответьте на вопросы:

  1. Почему случается повышенный спрос на такси?
  2. Как сервис такси строит маршруты и подбирает машины для пользователей?
  3. Зачем нужны совместные поездки?
  4. Как разработчики используют искусственный интеллект?

III. Основная часть урока. Практическая работа

Урок проводится без доступа в Интернет.

В рамках данного урока мы рассмотрим пять тематических блоков, посвящённых цифровым технологиям в сфере услуг такси. В каждом блоке предстоит выполнить определённое задание. Учащимся раздаются рабочие листы.

Задание 1: «Баланс спроса и предложения»

Под спросом в тренажёре понимается количество поездок, запрашиваемых пассажирами в приложении такси. Предложение — это количество машин такси, которые могут выполнять заказы в данный момент.

Механизм управления спросом и предложением является приоритетной задачей для сервисов такси. Разработчики стремятся создавать алгоритмы, которые обеспечивают занятость водителей и позволяют пассажирам быстро и комфортно добираться до места назначения.

В приложении для водителей такси используется специальное обозначение: зоны с повышенным спросом выделяются на карте фиолетовым цветом. Это сигнализирует водителям, что в этих районах пассажиров больше, чем свободных машин, и шансы быстро получить заказ значительно выше.

Водители могут перемещаться из менее загруженных зон в такие области, чтобы эффективнее находить заказы и минимизировать время простоя.

Пользователи также могут узнать о повышенном спросе благодаря индикатору спроса и предложения в приложении. Если в их районе спрос выше обычного, это может означать более длительное ожидание машины. В таких случаях приложение может предложить альтернативную точку посадки, которая будет удобнее для водителя и позволит сократить время ожидания.

Задание состоит из двух этапов. На первом этапе учащиеся анализируют спрос на такси в различных частях города, сопоставляя количество доступных автомобилей с числом пользователей, которые хотят воспользоваться услугой. Их задача — выявить зоны с повышенным спросом (где машин меньше, чем пользователей) и пониженным (где машин больше, чем требуется).

На втором этапе обучения учащиеся осваивают искусство оптимизации распределения транспортных средств по городской территории. Им предстоит разработать стратегию перемещения такси из зон с избытком свободных машин в районы с дефицитом, чтобы достичь баланса между спросом и предложением.

Ученики отмечают на карте направления движения автомобилей с помощью стрелок, указывая, какие машины и куда следует направить для удовлетворения потребностей пассажиров.

Задание 2. «Оптимальный маршрут»

В основе построения маршрутов в приложениях для такси лежит теория графов. Граф представляет собой математическую структуру, состоящую из множества вершин (узлов) и множества рёбер (связей) между ними.

В приложении такси разработчики используют особый вид графа — дорожный граф. Он представляет собой сеть дорог (рёбер) между перекрёстками (вершинами). У каждого ребра есть характеристика, которая представляет собой время в минутах, необходимое для проезда по этому участку дороги.

Для поиска наиболее быстрого маршрута на дорожном графе могут использоваться различные алгоритмы. Например, жадный алгоритм и метод перебора. Это простые методы, но не самые эффективные.

Жадный алгоритм — это алгоритм, который на каждом шаге выбирает наилучший доступный вариант, не учитывая возможные последствия этого выбора для последующих шагов.

В современных сервисах такси одним из наиболее часто используемых является алгоритм Дейкстры. Этот алгоритм может вычислить кратчайшие расстояния от начальной точки до каждой вершины в графе.

Мы рассмотрим применение графов для построения оптимальных маршрутов. Полученные навыки будут полезны при подготовке к ОГЭ и ЕГЭ по информатике.

Школьники изучают различные подходы к поиску самого быстрого маршрута, что способствует развитию их умения анализировать задачи на графах и использовать разнообразные алгоритмы для оптимизации решения.

В рамках задания учащиеся перебирают различные комбинации рёбер, по которым можно добраться от начальной точки до конечной. Задача — определить маршрут, который займёт минимальное время.

После перебора обучающиеся должны записать последовательность вершин (их названия), через которые нужно двигаться для достижения конечной точки по самому быстрому маршруту.

Задание 3.«Совместные поездки»

Одним из эффективных способов балансировки спроса и предложения для сервисов такси является опция совместных поездок. При совместной поездке один водитель забирает нескольких пассажиров, направляющихся в близкие по направлению точки.

С помощью искусственного интеллекта система анализирует множество факторов, влияющих на совместные поездки и подбор машины, подходящей для всех пользователей. Совместные поездки предлагаются не всегда — они имеют смысл только в том случае, если вероятность найти попутчика высока.

В рамках задания ученики должны найти и сравнить различные маршруты для двух пассажиров.

  • Первый этап — нахождение самого быстрого маршрута для каждого пассажира при раздельной поездке. Запишите время в пути для каждого пользователя.
  • Второй этап — подсчёт общего времени при раздельной поездке. Для этого нужно сложить время в пути для обоих пользователей.
  • Третий этап — нахождение общего маршрута, при котором водитель везёт двух пассажиров одновременно. Запишите общее время совместной поездки.

На заключительном этапе сравните время раздельных и совместной поездок, чтобы оценить преимущества и недостатки каждого варианта.

В рамках данного задания предлагается рассмотреть вопрос о распределении машин и пассажиров в контексте работы такси.

Задание 4. «Распределение машин и пассажиров»

В прошлом в такси использовался жадный алгоритм распределения заказов между водителями, который выбирал ближайшую машину к месту подачи. Однако такой подход не учитывал общую ситуацию и мог привести к тому, что некоторые пользователи оставались без машины. Например, если на момент первого заказа в районе была только одна машина с детским креслом, то следующий вызов мог быть сделан мамой с ребёнком.

Существует другой подход, который учитывает вероятность нахождения водителя в определённом месте. Система выбирает нескольких кандидатов, наиболее близких к пользователю, и формирует список пользователей и водителей. Затем система выбирает наиболее подходящих кандидатов для заказов. В этом ей помогает буфер, который хранит и распределяет пары. Система подсчитывает, сколько времени потребуется каждому такси, чтобы доехать до каждого пассажира.

Буфер — это временное хранилище данных, используемое для оптимизации процессов передачи и обработки информации.

Задачу о назначениях с помощью буфера можно описать в терминах двудольного графа: водители и пассажиры — независимые множества, между которыми есть рёбра с временем подачи. Цель — минимизировать среднее время подачи такси, чтобы пользователи могли быстрее уехать. Один из наиболее известных способов решить такую задачу — венгерский алгоритм.

На первом этапе необходимо составить таблицу, в которой будет указано время ожидания каждого пассажира для разных машин. Задача — распределить машины между пассажирами таким образом, чтобы общее время ожидания было минимальным. Необходимо проанализировать различные варианты распределения, складывая время ожидания для каждого варианта. После этого нужно выбрать тот вариант, где сумма времени ожидания для всех пассажиров окажется наименьшей.

На втором этапе школьники визуализируют найденное оптимальное распределение. Они соединяют линиями машину и пассажира, которому она назначена. Важно, чтобы каждая машина была назначена одному пассажиру и все пассажиры были соединены с машинами. Обучающиеся проверяют, что выбранное распределение действительно меньше результата жадного алгоритма, и записывают получившееся минимальное время.

Задание 5. «Фишинговое сообщение»

Учащиеся знакомятся с понятием фишинга — одним из видов мошенничества, при котором злоумышленники пытаются обманом получить конфиденциальную информацию, такую как пароли, номера кредитных карт, данные банковских счетов и другие личные данные. Фишинг часто осуществляется через электронную почту, социальные сети, мессенджеры и другие цифровые каналы связи.

Для решения задачи школьники анализируют текст предполагаемого фишингового сообщения и выявляют элементы, указывающие на мошенничество. Их задача — соотнести части сообщения с соответствующими им признаками фишинга.

После выполнения заданий на рабочих листах предлагаются верные ответы. На этом этапе применяется метод взаимопроверки.

IV. Для закрепления изученного материала учащиеся решают кроссворд (групповое задание)

V. Рефлексия

Ученикам предлагается ответить на вопросы:

  1. Какое из заданий вам запомнилось больше всего? Почему?
  2. Какие преимущества даёт использование современных технологий в сервисе такси?
  3. Какие задачи есть у специалистов, работающих в сервисе такси?
  4. Как вы думаете, как будет применяться искусственный интеллект в системе городского транспорта через 10 лет? А через 100?
  5. Какие меры безопасности важно соблюдать при использовании такси?

Итак, на занятии вы познакомились с тем, как применяются цифровые технологии в такой широко распространённой индустрии, как такси-перевозки. Закрепили на практике с помощью интерактивных заданий, реализованных в виде цифрового тренажёра и рабочих листов. Дома предлагается пройти тренажёр до конца и получить сертификат.