(57)【要約】  本開示は、配車注文の飲酒している乗客を識別するためのシステムおよび方法に関する。システムは、データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得し、複数のサンプルの各々について、アプリケーションを用いて、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含む複数のフィーチャを抽出し、注文フィーチャセットが飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含み、飲酒モデルを取得するために複数のフィーチャおよび複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングするための方法を行ってよい。【選択図】図５
2021508094.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
配車注文の飲酒している乗客を識別するための人工知能システムであって、前記システムは、
配車注文の飲酒している乗客を識別するための命令のセットを含んだ少なくとも１つの記憶媒体、および
前記記憶媒体と通信する少なくとも１つのプロセッサ
を備え、命令の前記セットを実行するときに、前記少なくとも１つのプロセッサは、
データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得し、
前記複数のサンプルの各々について、アプリケーションを用いて、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含む複数のフィーチャを抽出し、前記注文フィーチャセットが飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含み、
飲酒モデルを取得するために前記複数のフィーチャおよび前記複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングする
ように指示される、
人工知能システム。
【請求項２】
前記複数のサンプルは、陽性サンプルセットおよび陰性サンプルセットを含み、
前記陽性サンプルセットは、複数の過去の飲酒配車注文を含み、
前記陰性サンプルセットは、複数の過去の非飲酒配車注文を含む、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記乗客フィーチャセットは、ランダムな乗客の基本的なフィーチャ、および前記ランダムな乗客の過去の注文に関するフィーチャを含み、
前記ドライバ・フィーチャセットは、ランダムなドライバの基本的なフィーチャ、および前記ランダムなドライバの過去の注文に関するフィーチャを含み、
前記注文フィーチャセットは、ランダムな注文の基本的なフィーチャをさらに含む、
請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
複数の過去の指定運転注文に基づいて複数の飲酒ホットスポットを識別する
ようにさらに指示される、請求項１〜３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記複数の飲酒ホットスポットを識別するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記複数の過去の指定運転注文から複数の過去の飲酒指定運転注文を取得し、前記複数の過去の飲酒指定運転注文の各々が出発位置を含み、
前記複数の過去の飲酒指定運転注文の前記出発位置に基づいて複数の区域を識別して、
前記複数の区域の各々について
前記区域が所定の条件を満たすかどうかを判定し、
前記区域が前記所定の条件を満たすという判定に応答して、前記区域を前記複数の飲酒ホットスポットのうちの１つの飲酒ホットスポットとして指定する
ようにさらに指示される、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記所定の条件は、
前記区域における過去の飲酒指定運転注文の数が数の閾値より大きいか、または
過去の飲酒苦情配車注文の数対過去の飲酒指定運転注文の数の比が比の閾値より大きい
のうちの少なくとも１つを含む、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記複数のフィーチャを抽出するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記複数のサンプルの各々について
出発位置を識別し、
前記出発位置を飲酒ホットスポットへマッピングして、
前記飲酒ホットスポットに基づいて前記飲酒ホットスポット関連のフィーチャを抽出する
ようにさらに指示される、請求項１〜６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記予備分類モデルは、勾配ブースト決定木（ＧＢＤＴ）モデルである、請求項１〜７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
乗客の乗客端末から配車注文を取得して、
前記配車注文および前記飲酒モデルに基づいて前記乗客が飲酒しているかどうかを判定する
ようにさらに指示される、請求項１〜８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記乗客が飲酒しているかどうかを判定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記乗客の飲酒確率を取得し、前記配車注文が前記飲酒モデルの入力であり、前記飲酒確率が前記飲酒モデルの出力であり、
前記飲酒確率が確率の閾値より大きいかどうかを判定し、
前記飲酒確率が前記確率の閾値より大きいという判定に応答して、前記乗客が飲酒していると判定する
ようにさらに指示される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記乗客が飲酒しているという判定に応答して、前記配車注文のドライバのドライバ端末へ、前記ドライバ端末のドライバインターフェース上に表示される、警告を送信する
ようにさらに指示される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
命令のセットを含む少なくとも１つの記憶媒体、ネットワークへ通信接続されたデータ交換ポート、および前記記憶媒体と通信する少なくとも１つのプロセッサを含んだコンピューティングデバイス上に実装された、配車注文の飲酒している乗客を識別するための人工知能方法であって、前記方法は、
データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得するステップと、
前記複数のサンプルの各々について、アプリケーションを用いて、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含む複数のフィーチャを抽出するステップであって、前記注文フィーチャセットが飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含む、前記抽出するステップと、
飲酒モデルを取得するために前記複数のフィーチャおよび前記複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングするステップと
を含む、人工知能方法。
【請求項１３】
前記複数のサンプルは、陽性サンプルセットおよび陰性サンプルセットを含み、
前記陽性サンプルセットは、複数の過去の飲酒配車注文を含み、
前記陰性サンプルセットは、複数の過去の非飲酒配車注文を含む、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記乗客フィーチャセットは、ランダムな乗客の基本的なフィーチャ、および前記ランダムな乗客の過去の注文に関するフィーチャを含み、
前記ドライバ・フィーチャセットは、ランダムなドライバの基本的なフィーチャ、および前記ランダムなドライバの過去の注文に関するフィーチャを含み、
前記注文フィーチャセットは、ランダムな注文の基本的なフィーチャをさらに含む、
請求項１２または１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記方法は、
複数の過去の指定運転注文に基づいて複数の飲酒ホットスポットを識別するステップ
をさらに含む、請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の飲酒ホットスポットを前記識別するステップは、
前記複数の過去の指定運転注文から複数の過去の飲酒指定運転注文を取得するステップであって、前記複数の過去の飲酒指定運転注文の各々が出発位置を含む、前記取得するステップと、
前記複数の過去の飲酒指定運転注文の前記出発位置に基づいて複数の区域を識別するステップと、
前記複数の区域の各々について
前記区域が所定の条件を満たすかどうかを判定するステップと、
前記区域が前記所定の条件を満たすという判定に応答して、前記区域を前記複数の飲酒ホットスポットのうちの１つの飲酒ホットスポットとして指定するステップと
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記所定の条件は、
前記区域における過去の飲酒指定運転注文の数が数の閾値より大きいか、または
過去の飲酒苦情配車注文の数対過去の飲酒指定運転注文の数の比が比の閾値より大きい
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記複数のフィーチャを前記抽出するステップは、
前記複数のサンプルの各々について
出発位置を識別するステップと、
前記出発位置を飲酒ホットスポットへマッピングするステップと、
前記飲酒ホットスポットに基づいて前記飲酒ホットスポット関連のフィーチャを抽出するステップと
を含む、請求項１２〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記予備分類モデルは、勾配ブースト決定木（ＧＢＤＴ）モデルである、請求項１２〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記方法は、
乗客の乗客端末から配車注文を取得するステップと、
前記配車注文および前記飲酒モデルに基づいて前記乗客が飲酒しているかどうかを判定するステップと
をさらに含む、請求項１２〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記乗客が飲酒しているかどうかを前記判定するステップは、
前記乗客の飲酒確率を取得するステップであって、前記配車注文が前記飲酒モデルの入力であり、前記飲酒確率が前記飲酒モデルの出力である、前記取得するステップと、
前記飲酒確率が確率の閾値より大きいかどうかを判定するステップと、
前記飲酒確率が前記確率の閾値より大きいという判定に応答して、前記乗客が飲酒していると判定するステップと
を含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記方法は、
前記乗客が飲酒しているという判定に応答して、前記配車注文のドライバのドライバ端末へ、前記ドライバ端末のドライバインターフェース上に表示される、警告を送信するステップ
をさらに含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
配車注文の飲酒している乗客を識別するための命令の少なくとも１つのセットを備える、非一時的可読媒体であって、電気デバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、命令の前記少なくとも１つのセットは、前記少なくとも１つのプロセッサに方法を行うように指示し、前記方法は、
データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得するステップと、
前記複数のサンプルの各々について、アプリケーションを用いて、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含む複数のフィーチャを抽出するステップであって、前記注文フィーチャセットが飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含む、前記抽出するステップと、
飲酒モデルを取得するために前記複数のフィーチャおよび前記複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングするステップと
を含む、非一時的可読媒体。
【請求項２４】
モデルトレーニング・モジュールを備える、配車注文の飲酒している乗客を識別するためのシステムであって、前記モデルトレーニング・モジュールは、
データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得し、
前記複数のサンプルの各々について、アプリケーションを用いて、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含む複数のフィーチャを抽出し、前記注文フィーチャセットが飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含み、
飲酒モデルを取得するために前記複数のフィーチャおよび前記複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングする
ように構成された、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、その内容が参照によりその全体において本明細書に組み込まれる、２０１８年１１月１６日出願の中国出願第２０１８１１３６７８９６．１号の優先権を主張する。
【０００２】
本開示は、一般に、オンライン・ツー・オフライン・サービスを提供するための人工知能システムおよび方法に関し、より詳しくは、配車注文（car hailing order）の飲酒している乗客（drunk passenger）を識別するための人工知能システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
インターネット技術の発展とともに、オンライン配車サービスのような、オンライン・ツー・オフライン（Ｏ２Ｏ：ｏｎｌｉｎｅ  ｔｏ  ｏｆｆｌｉｎｅ）サービスが人々の日常生活において益々重要な役割を果たす。オンライン配車注文の増加に伴って、オンライン配車サービスを依頼する乗客とかかるサービスを提供するドライバとの間に争いがより頻繁に発生しうる。争いの大部分は、アルコールを摂り過ぎた飲酒している乗客によって生じる。従って、乗客の酩酊によって生じる争いにかなり注意する必要がある。飲酒している乗客を配車注文によって識別するための人工知能システムおよび方法を提供することが望ましい。
【発明の概要】
【０００４】
本開示のある態様は、配車注文の飲酒している乗客を識別するためのシステムを導入する。システムは、配車注文の飲酒している乗客を識別するための命令のセットを含んだ少なくとも１つの記憶媒体、および記憶媒体と通信する少なくとも１つのプロセッサを含んでよい。命令のセットを実行するときに、少なくとも１つのプロセッサは、以下のオペレーションを行ってよい。少なくとも１つのプロセッサは、データベースに記憶された過去の（historical）配車注文から複数のサンプルを取得してよい。複数のサンプルの各々について、少なくとも１つのプロセッサは、乗客フィーチャセット（passenger feature set）、ドライバ・フィーチャセット（driver feature set）、および注文フィーチャセット（order feature set）を含む複数のフィーチャをアプリケーションを用いて抽出してよい。注文フィーチャセットは、飲酒ホットスポット関連のフィーチャ（drunk-hotspot-relating features）を含んでよい。少なくとも１つのプロセッサは、飲酒モデルを取得するために複数のフィーチャおよび複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングしてよい。
【０００５】
いくつかの実施形態において、複数のサンプルは、陽性サンプルセットおよび陰性サンプルセットを含んでよい。陽性サンプルセットは、複数の過去の飲酒配車注文（historical drunk car hailing order）を含んでよい。陰性サンプルセットは、複数の過去の非飲酒配車注文を含んでよい。
【０００６】
いくつかの実施形態において、乗客フィーチャセットは、ランダムな乗客の基本的なフィーチャ、およびそのランダムな乗客の過去の注文に関するフィーチャを含んでよい。ドライバ・フィーチャセットは、ランダムなドライバの基本的なフィーチャ、およびそのランダムなドライバの過去の注文に関するフィーチャを含んでよい。注文フィーチャセットは、ランダムな注文の基本的なフィーチャをさらに含んでよい。
【０００７】
いくつかの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、複数の過去の指定運転注文（designated-driving orders）に基づいて複数の飲酒ホットスポット（drunk hotspot）を識別してよい。
【０００８】
いくつかの実施形態において、複数の飲酒ホットスポットを識別するために、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、複数の過去の指定運転注文から複数の過去の飲酒指定運転注文を取得してよい。複数の過去の飲酒指定運転注文の各々は、出発位置を含んでよい。少なくとも１つのプロセッサは、さらに、複数の過去の飲酒指定運転注文の出発位置に基づいて複数の区域を識別してよい。複数の区域の各々について、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、その区域が所定の条件を満たすかどうかを判定してよい。その区域が所定の条件を満たすという判定に応答して、少なくとも１つのプロセッサは、その区域を複数の飲酒ホットスポットのうちの１つの飲酒ホットスポットとして指定してよい。
【０００９】
いくつかの実施形態において、所定の条件は、その区域における過去の飲酒指定運転注文の数が数の閾値より大きいか、または過去の飲酒苦情配車注文（drunk-complaint car hailing orders）の数対過去の飲酒指定運転注文の数の比が比の閾値より大きいことのうちの少なくとも１つを含んでよい。
【００１０】
いくつかの実施形態において、複数のフィーチャを抽出するために、複数のサンプルの各々について、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、出発位置を識別してよい。少なくとも１つのプロセッサは、さらに、出発位置を飲酒ホットスポットへマッピングしてよい。少なくとも１つのプロセッサは、飲酒ホットスポットに基づいて飲酒ホットスポット関連のフィーチャを抽出してよい。
【００１１】
いくつかの実施形態において、予備分類モデルは、勾配ブースト決定木（ＧＢＤＴ：Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｅｄ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）モデルであってよい。
【００１２】
いくつかの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、乗客の乗客ターミナルから配車注文を取得してよい。少なくとも１つのプロセッサは、配車注文および飲酒モデルに基づいて乗客が飲酒しているかどうかを判定してよい。
【００１３】
いくつかの実施形態において、乗客が飲酒しているかどうかを判定するために、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、乗客の飲酒確率を取得してよい。配車注文が飲酒モデルの入力であってよく、飲酒確率が飲酒モデルの出力であってよい。少なくとも１つのプロセッサは、飲酒確率が確率の閾値より大きいかどうかを判定してよい。飲酒確率が確率の閾値より大きいという判定に応答して、少なくとも１つのプロセッサは、乗客が飲酒していると判定してよい。
【００１４】
いくつかの実施形態において、乗客が飲酒しているという判定に応答して、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、配車注文のドライバのドライバ端末へ、そのドライバ端末のドライバインターフェース上に表示される、警告を送信してよい。
【００１５】
本開示の別の態様によれば、配車注文の飲酒している乗客を識別するための方法は、データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得するステップと、複数のサンプルの各々について、アプリケーションを用いて、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含む複数のフィーチャを抽出するステップであって、注文フィーチャセットが飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含む、抽出するステップと、飲酒モデルを取得するために複数のフィーチャおよび複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングするステップとを含んでよい。
【００１６】
本開示のさらに別の態様によれば、非一時的コンピュータ可読媒体は、配車注文の飲酒している乗客を識別するステップに適合する命令の少なくとも１つのセットを備える。電気デバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、命令の少なくとも１つのセットは、少なくとも１つのプロセッサに方法を行うように指示する。その方法は、データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得するステップと、複数のサンプルの各々について、アプリケーションを用いて、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含む複数のフィーチャを抽出するステップであって、注文フィーチャセットが飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含む、抽出するステップと、飲酒モデルを取得するために複数のフィーチャおよび複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングするステップとを含んでよい。
【００１７】
本開示のさらに別の態様によれば、配車注文の飲酒している乗客を識別するためのシステムは、モデルトレーニング・モジュールを含んでよい。モデルトレーニング・モジュールは、データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得するように構成されてよい。複数のサンプルの各々について、モデルトレーニング・モジュールは、複数のフィーチャをアプリケーションを用いて抽出してよい。複数のフィーチャは、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含んでよく、注文フィーチャセットは、飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含んでよい。モデルトレーニング・モジュールは、さらに、飲酒モデルを取得するために複数のフィーチャおよび複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングしてよい。
【００１８】
追加的な特徴は、部分的に以下に続く説明に示され、部分的には以下および添付図面を検討した際に当業者に明らかになるであろう、あるいはそれらの特徴が例の製造またはオペレーションよって学習されてもよい。本開示の特徴は、以下に考察される詳細な例に示される方法論、手段および組み合わせの様々な態様の実行または使用によって実現され、達成されてもよい。
【００１９】
本開示が例示的な実施形態の観点からさらに記載される。これらの例示的な実施形態が図面を参照して詳細に記載される。これらの実施形態は、非限定の例示的な実施形態であり、図面のいくつかの図を通じて同様の参照番号は類似した構造を表す。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本開示のいくつかの実施形態による例示的な人工知能システムを示す概略図である。
【図２】本開示のいくつかの実施形態によるコンピューティングデバイスの例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素を示す概略図である。
【図３】本開示のいくつかの実施形態によるモバイルデバイスの例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素を示す概略図である。
【図４】本開示のいくつかの実施形態による例示的な処理エンジンを示すブロック図である。
【図５】本開示のいくつかの実施形態による飲酒モデルを取得するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図６】本開示のいくつかの実施形態による複数の飲酒ホットスポットを識別するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図７】本開示のいくつかの実施形態による飲酒ホットスポット関連のフィーチャを取得するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図８】本開示のいくつかの実施形態によるドライバのドライバ端末へ警告を送信するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図９】本開示のいくつかの実施形態による乗客が飲酒しているかどうかを判定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下の説明は、当業者が本開示を作成して用いることを可能にするために提示され、特定の用途およびその要件の文脈で提供される。本開示の実施形態への様々な変更が当業者には直ちに明らかとなり、本明細書に規定される一般的な原理は、本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく他の実施形態および用途に適用されてよい。従って、本開示は、示される実施形態には限定されず、特許請求の範囲と整合する最も広い範囲を与えられるべきである。
【００２２】
本明細書に用いられる用語法は、特定の実施形態例を記載することのみを目的とし、限定的であることは意図されない。本明細書では、単数形「ａ（１つの）」、「ａｎ（１つの）」、および「ｔｈｅ（前記）」は、文脈が明確に別の指示をしない限り、複数形も含むことが意図されてよい。「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ（備える）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備えている）」、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ（含む）」、および／または「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含んでいる）」という用語は、この開示に用いられるときに、述べられる特徴、整数、ステップ、オペレーション、要素、および／または構成要素の存在を指定するが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、オペレーション、要素、構成要素、および／またはそれらの群の存在または追加を排除しないことがさらに理解されよう。
【００２３】
これらおよび他の特徴、本開示の特性、ならびにオペレーションの方法、関連する構造要素の機能、部品の組み合わせおよび製造の経済性は、それらのすべてがこの明細書一部を形成する添付図面（単数または複数）を参照して以下の説明を考察したときにさらに明らかになるであろう。しかしながら、明確に理解すべきは、図面（単数または複数）が例示および説明のみを目的とし、本開示の範囲を限定することを意図しないことである。図面は、縮尺通りではないことが理解される。
【００２４】
本開示に用いられるフローチャートは、本開示のいくつかの実施形態に従ってシステムが実装するオペレーションを示す。明確に理解すべきは、フローチャートのオペレーションが順序通りに実施されなくてもよいことである。逆に、オペレーションが反対の順序でまたは同時に実施されてもよい。そのうえ、１つ以上の他のオペレーションがフローチャートに追加されてもよい。１つ以上のオペレーションがフローチャートから除去されてもよい。
【００２５】
本開示の１つの態様は、配車注文の飲酒している乗客を識別するための人工知能システムおよび方法に関する。この目的で、人工知能システムおよび方法は、飲酒ホットスポット関連のフィーチャを用いて飲酒モデルをトレーニングし、配車注文を依頼する乗客が飲酒しているか否かを予測するためにその飲酒モデルを用いてよい。飲酒ホットスポット関連のフィーチャは、配車注文の出発位置を、十分な過去の飲酒指定運転注文、および／または過去の飲酒苦情配車注文の数対過去の飲酒指定運転注文の数の十分な比を有する飲酒ホットスポットへマッピングすることによって抽出される。このような仕方で、人工知能システムおよび方法は、乗客が飲酒しているか否かを彼の配車注文によって判定し、乗客が飲酒していると予測するときには、乗客と配車注文に割り当てられた車のドライバとの間の争いを減らすために必要な予防措置を講じてよい。
【００２６】
図１は、本開示のいくつかの実施形態による例示的な人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ）システム１００の概略図である。例えば、ＡＩシステム１００は、サービス、例えば、タクシー配車、運転代行（chauffeur services）、配達車両、自動車相乗り（carpool）、バスサービス、運転手雇用（driver hiring）、シャトルサービス、オンラインナビゲーションサービス、品物配達（ｇｏｏｄ  ｄｅｌｉｖｅｒｙ）サービスなどを提供するためのオンライン・ツー・オフライン・サービスプラットフォームであってよい。ＡＩシステム１００は、サーバ１１０、ネットワーク１２０、乗客端末１３０、記憶装置１４０、およびドライバドライバ端末１５０を含んでよい。サーバ１１０は、処理エンジン１１２を含んでよい。
【００２７】
サーバ１１０は、配車注文に関する情報および／またはデータを処理するように構成されてよい。例えば、サーバ１１０は、配車注文を送信する乗客が飲酒しているかどうかを判定してよい。別の例として、サーバ１１０は、乗客が飲酒しているかどうかを判定するための飲酒モデルをトレーニングしてよい。さらに別の例として、サーバ１１０は、乗客が飲酒していることに応答して、配車注文を受けるドライバのドライバ端末へ警告を送信してよい。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、単一のサーバまたはサーバ群であってよい。サーバ群は、集中型、または分散型であってよい（例えば、サーバ１１０は、分散型システムであってよい）。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、ローカルまたはリモートであってよい。例えば、サーバ１１０は、ネットワーク１２０を介して乗客端末１３０、および／または記憶装置１４０に記憶された情報および／またはデータにアクセスしてよい。別の例として、サーバ１１０は、記憶された情報および／またはデータにアクセスするために乗客端末１３０、および／または記憶装置１４０を接続してもよい。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、クラウドプラットフォーム上に実装されてよい。単に例として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散型クラウド、インタークラウド、マルチクラウド、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、本開示において図２に示される１つ以上の構成要素を有するコンピューティングデバイス２００上に実装されてよい。
【００２８】
いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、処理エンジン１１２を含んでよい。処理エンジン１１２は、本開示に記載される１つ以上の機能を行うために配車注文に関する情報および／またはデータを処理してよい。例えば、処理エンジン１１２は、配車注文を依頼する乗客が飲酒しているかどうかを判定してよい。別の例として、処理エンジン１１２は、乗客が飲酒しているかどうかを判定するために飲酒モデルをトレーニングしてよい。さらに別の例として、処理エンジン１１２は、乗客が飲酒していることに応答して、配車注文を受けるドライバのドライバ端末へ警告を送信してよい。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、１つ以上の処理エンジン（例えば、シングルコア処理エンジン（単数または複数）またはマルチコアプロセッサ（単数または複数））を含んでよい。単に例として、処理エンジン１１２は、１つ以上のハードウェアプロセッサ、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）、特定用途向け命令セットプロセッサ（ＡＳＩＰ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ：ｇｒａｐｈｉｃｓ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、物理処理ユニット（ＰＰＵ：ｐｈｙｓｉｃｓ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｄｅｖｉｃｅ）、コントローラ、マイクロコントローラユニット、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ：ｒｅｄｕｃｅｄ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、マイクロプロセッサ、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。
【００２９】
ネットワーク１２０は、情報および／またはデータの交換を容易にしてよい。いくつかの実施形態において、ＡＩシステム１００の１つ以上の構成要素（例えば、サーバ１１０、乗客端末１３０、記憶装置１４０、およびドライバ端末１５０）は、ネットワーク１２０を介してＡＩシステム１００中の他の構成要素（単数または複数）へ情報および／またはデータを送信してよい。例えば、サーバ１１０は、ネットワーク１２０を介して乗客の乗客端末１３０から配車注文を取得してよい。別の例として、サーバ１１０は、ネットワーク１２０を介して配車注文のドライバのドライバ端末１５０へ警告を送信してよい。さらに別の例として、サーバ１１０は、飲酒モデルをトレーニングするためにネットワーク１２０を介して記憶装置１４０から複数のサンプルを取得してよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク１２０は、任意のタイプの有線または無線ネットワーク、あるいはそれらの組み合わせであってよい。単に例として、ネットワーク１２０は、ケーブルネットワーク、ワイヤラインネットワーク、光ファイバネットワーク、遠距離通信ネットワーク、イントラネット、インターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ：ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ：ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ：ｐｕｂｌｉｃ  ｓｗｉｔｃｈｅｄ  ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、ＺｉｇＢｅｅネットワーク、近距離無線通信（ＮＦＣ：ｎｅａｒ  ｆｉｅｌｄ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）ネットワーク、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク１２０は、１つ以上のネットワークアクセスポイントを含んでよい。例えば、ネットワーク１２０は、基地局および／またはインターネットエクスチェンジポイント１２０−１、１２０−２・・・のような有線または無線ネットワークアクセスポイントを含んでよく、ＡＩシステム１００の１つ以上の構成要素は、それらの間でデータおよび／または情報を交換するためにこれらのアクセスポイントを通じてネットワーク１２０へ接続されてよい。
【００３０】
乗客端末１３０は、オンライン・ツー・オフライン・サービスのサービス依頼者（例えば、配車サービスの乗客）によって用いられる任意の電子デバイスであってよい。いくつかの実施形態において、乗客端末１３０は、モバイルデバイス１３０−１、タブレットコンピュータ１３０−２、ラップトップコンピュータ１３０−３、デスクトップコンピュータ１３０−４、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。いくつかの実施形態において、モバイルデバイス１３０−１は、ウェアラブルデバイス、スマートモバイルデバイス、仮想現実デバイス、拡張現実デバイス、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。いくつかの実施形態において、ウェアラブルデバイスは、スマートブレスレット、スマート履物、スマート眼鏡、スマートヘルメット、スマート時計、スマート衣類、スマートバックパック、スマートアクセサリ、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。いくつかの実施形態において、スマートモバイルデバイスは、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）、ゲーミングデバイス、ナビゲーションデバイス、販売時点情報管理（ＰＯＳ：ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｓａｌｅ）デバイス、または同様のもの、あるいはそれらの組み合わせであってよい。いくつかの実施形態において、仮想現実デバイスおよび／または拡張現実デバイスは、仮想現実ヘルメット、仮想現実眼鏡、仮想現実パッチ、拡張現実ヘルメット、拡張現実眼鏡、拡張現実パッチ、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。例えば、仮想現実デバイスおよび／または拡張現実デバイスは、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｇｌａｓｓ（登録商標）、ＲｉｆｔＣｏｎ（登録商標）、Ｆｒａｇｍｅｎｔｓ（登録商標）、Ｇｅａｒ  ＶＲ（登録商標）などであってよい。いくつかの実施形態において、デスクトップコンピュータ１３０−４は、オンボードコンピュータ、オンボードテレビなどであってよい。
【００３１】
いくつかの実施形態において、乗客端末１３０は、乗客および／または乗客端末１３０の位置を特定するための測位技術をもつデバイスであってよい。本開示に用いられる測位技術は、全地球測位システム（ＧＰＳ：ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）、全地球航法衛星システム（ＧＬＯＮＡＳＳ：ｇｌｏｂａｌ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  ｓｙｓｔｅｍ）、コンパスナビゲーションシステム（ＣＯＭＰＡＳＳ：ｃｏｍｐａｓｓ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）、ガリレオ測位システム、準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ：ｑｕａｓｉ−ｚｅｎｉｔｈ  ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  ｓｙｓｔｅｍ）、ワイヤレスフィデリティ（ＷｉＦｉ：ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｆｉｄｅｌｉｔｙ）測位技術、または同様のもの、あるいは、それらの組み合わせであってよい。上記の測位技術のうちの１つ以上が本開示では互換的に用いられてよい。
【００３２】
いくつかの実施形態において、乗客端末１３０は、少なくとも１つのネットワークポートをさらに含んでよい。少なくとも１つのネットワークポートは、ネットワーク１２０を介してＡＩシステム１００中の１つ以上の構成要素（例えば、サーバ１１０、記憶装置１４０、ドライバ端末１５０）へ情報を送信し、および／またはそれらから情報を受信するように構成されてよい。いくつかの実施形態において、乗客端末１３０は、本開示において図２に示される１つ以上の構成要素を有するコンピューティングデバイス２００、または図３に示される１つ以上の構成要素を有するモバイルデバイス３００上に実装されてよい。
【００３３】
記憶装置１４０は、データおよび／または命令を記憶してよい。例えば、記憶装置１４０は、過去の配車注文および／または過去の指定運転注文を記憶してよい。別の例として、記憶装置１４０は、陽性サンプルセットおよび陰性サンプルセットを含む複数のサンプルを記憶してよい。さらに別の例として、記憶装置１４０は、乗客が飲酒しているかどうかを判定するために用いられる飲酒モデルを記憶してよい。さらに別の例として、記憶装置１４０は、サーバ１１０が本開示に記載される例示的な方法を行うために実行するかまたは用いてよいデータおよび／または命令を記憶してよい。いくつかの実施形態において、記憶装置１４０は、大容量記憶装置、リムーバブル記憶装置、揮発性読み書きメモリ、リードオンリメモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。例示的な大容量記憶装置は、磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステートドライブなどを含んでよい。例示的なリムーバブル記憶装置は、フラッシュドライブ、フロッピーディスク、光ディスク、メモリカード、ｚｉｐディスク、磁気テープなどを含んでよい。例示的な揮発性読み書きメモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）を含んでよい。例示的なＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ：ｄｙｎａｍｉｃ  ＲＡＭ）、ダブルデータレート同期ダイナミックＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ：ｄｏｕｂｌｅ  ｄａｔｅ  ｒａｔｅ  ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  ｄｙｎａｍｉｃ  ＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ  ＲＡＭ）、サイリスタＲＡＭ（Ｔ−ＲＡＭ：ｔｈｙｒｉｓｔｏｒ  ＲＡＭ）、ゼロキャパシタＲＡＭ（Ｚ−ＲＡＭ：ｚｅｒｏ−ｃａｐａｃｉｔｏｒ  ＲＡＭ）などを含んでよい。例示的なＲＯＭは、マスクＲＯＭ（ＭＲＯＭ：ｍａｓｋ  ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ：ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ：ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスクＲＯＭなどを含んでよい。いくつかの実施形態において、記憶装置１４０は、クラウドプラットフォーム上に実装されてよい。単に例として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散型クラウド、インタークラウド、マルチクラウド、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。
【００３４】
いくつかの実施形態において、記憶装置１４０は、ＡＩシステム１００中の他のデバイスと通信するために少なくとも１つのネットワークポートを含んでよい。例えば、記憶装置１４０は、少なくとも１つのネットワークポートを介してＡＩシステム１００の１つ以上の構成要素（例えば、サーバ１１０、乗客端末１３０）と通信するためにネットワーク１２０へ接続されてよい。ＡＩシステム１００中の１つ以上の構成要素は、ネットワーク１２０を介して記憶装置１４０に記憶されたデータまたは命令にアクセスしてよい。いくつかの実施形態において、記憶装置１４０は、ＡＩシステム１００中の１つ以上の構成要素（例えば、サーバ１１０、乗客端末１３０、ドライバ端末１５０）へ直接に接続されるか、またはそれらと通信してよい。いくつかの実施形態において、記憶装置１４０は、サーバ１１０の一部であってよい。
【００３５】
ドライバ端末１５０は、オンライン・ツー・オフライン・サービスのサービス提供者（例えば、配車サービスのドライバ）によって用いられる任意の電子デバイスであってよい。いくつかの実施形態において、ドライバ端末１５０は、乗客端末１４０と同じかまたは同様の構成を有してよい。
【００３６】
いくつかの実施形態において、ＡＩシステム１００の１つ以上の構成要素（例えば、サーバ１１０、乗客端末１３０、記憶装置１４０、およびドライバ端末１５０）は、有線および／または無線通信を通じて、電子および／または電磁信号の形式で互いに通信してよい。いくつかの実施形態において、ＡＩシステム１００は、少なくとも１つのデータ交換ポートをさらに含んでよい。少なくとも１つの交換ポートは、ＡＩシステム１００中の任意の電子デバイス間で（例えば、電子信号および／電磁信号の形成で）配車サービスに関する情報を受信するかおよび／または送信するように構成されてよい。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのデータ交換ポートは、アンテナ、ネットワークインターフェース、ネットワークポート、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上であってよい。例えば、少なくとも１つのデータ交換ポートは、サーバ１１０へ情報を送信するかおよび／またはサーバ１１０から送信された情報を受信するためにサーバ１１０へ接続されたネットワークポートであってもよい。
【００３７】
図２は、本開示のいくつかの実施形態に従ってサーバ１１０および／または乗客端末１３０がその上に実装されてよい、コンピューティングデバイス２００の例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素を示す概略図である。例えば、処理エンジン１１２がコンピューティングデバイス２００上に実装されて、本開示に開示される処理エンジン１１２の機能を行うように構成されてもよい。
【００３８】
コンピューティングデバイス２００は、本開示のためのＡＩシステム１００を実装するために用いられてよい。コンピューティングデバイス２００は、本開示に開示される１つ以上の機能を行うＡＩシステム１００の任意の構成要素を実装するために用いられてよい。例えば、処理エンジン１１２は、コンピューティングデバイス２００上に、それのハードウェア、ソフトウェアプログラム、ファームウェア、またはそれらの組み合わせを用いて実装されてよい。便宜上、１つだけのかかるコンピュータが示されるが、処理負荷を分散させるために、本明細書に記載されるようなオンライン・ツー・オフライン・サービスに関するコンピュータ機能が多くの同様のプラットフォーム上に分散されるように実装されてもよい。
【００３９】
コンピューティングデバイス２００は、例えば、ネットワークへおよびネットワークから接続されたＣＯＭポート２５０を含んでよく、データ通信を容易にするためにネットワークがＣＯＭポート２５０へ接続される。ＣＯＭポート２５０は、データ通信を容易にするための任意のネットワークポートまたはデータ交換ポートであってよい。コンピューティングデバイス２００は、プログラム命令を実行するための、１つ以上のプロセッサ（例えば、論理回路）の形態の、プロセッサ（例えば、プロセッサ２２０）も含んでよい。例えば、プロセッサは、インターフェース回路および処理回路をその中に含んでよい。インターフェース回路は、バス２１０から電子信号を受信するように構成されてよく、電子信号は、処理回路が処理するための構造化データおよび／または命令をエンコードする。処理回路は、論理計算を行なって、次に、電子信号としてエンコードされた結論、結果、および／または命令を判定してよい。処理回路は、結論または結果（例えば、乗客が飲酒していることを思い出させる警告）およびトリガコードを含んだ電子信号も発生させてよい。いくつかの実施形態において、トリガコードは、ＡＩシステム１００中の電子デバイス（例えば、乗客端末１３０）のオペレーションシステム（またはその中にインストールされたアプリケーション）によって認識可能な形式であってよい。例えば、トリガコードは、携帯電話の一定の機能および／またはオペレーションをアクティブ化するか、または携帯電話に所定のプログラム（単数または複数）を実行させることができる、命令、コード、マーク、シンボル、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。いくつかの実施形態において、トリガコードは、電子デバイスのオペレーションシステム（またはアプリケーション）に結論または結果（例えば、予測結果）の表現を電子デバイスのインターフェース上に発生させるように構成されてよい。次に、インターフェース回路は、バス２１０を介して処理回路から電子信号を送信してよい。
【００４０】
例示的なコンピューティングデバイスは、様々なデータファイルをコンピューティングデバイスによって処理するかおよび／または送信するために、内部通信バス２１０、例えば、ディスク２７０、およびリードオンリメモリ（ＲＯＭ）２３０、またはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２４０を含む種々の形態のプログラム記憶装置およびデータ記憶装置を含んでよい。例示的なコンピューティングデバイスは、プロセッサ２２０によって実行するための、ＲＯＭ２３０、ＲＡＭ２４０、および／または他のタイプの非一時的記憶媒体に記憶されたプログラム命令も含んでよい。本開示の方法および／またはプロセスは、プログラム命令として実装されてよい。例示的なコンピューティングデバイスは、プロセッサ２２０によって実行するための、ＲＯＭ２３０、ＲＡＭ２４０、および／または他のタイプの非一時的記憶媒体に記憶されたオペレーションシステムも含んでよい。プログラム命令は、オンライン・ツー・オフライン・サービスを提供するためのオペレーションシステムに適合してよい。コンピューティングデバイス２００は、コンピュータと他の構成要素との間の入力／出力をサポートする、Ｉ／Ｏ構成要素２６０も含んでよい。コンピューティングデバイス２００は、ネットワーク通信を介してプログラミングおよびデータを受信してもよい。
【００４１】
単に例示のために、図２には１つだけのプロセッサが示される。複数のプロセッサも考慮され、従って、本開示に記載されるような１つのプロセッサによって行われるオペレーションおよび／または方法ステップは、複数のプロセッサによって共同でまたは別々に行なわれてもよい。例えば、本開示ではコンピューティングデバイス２００のプロセッサがステップＡおよびステップＢの両方を実行するならば、ステップＡおよびステップＢは、コンピューティングデバイス２００中で２つの異なるプロセッサによって共同でまたは別々に行われてもよい（例えば、第１のプロセッサがステップＡを実行して第２のプロセッサがステップＢを実行するか、または第１および第２のプロセッサがステップＡおよびＢを共同で実行する）ことを理解すべきである。
【００４２】
図３は、本開示のいくつかの実施形態に従って乗客端末１３０がその上に実装されてよい例示的なモバイルデバイス３００の例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素を示す概略図である。
【００４３】
図３に示されるように、モバイルデバイス３００は、通信プラットフォーム３１０、ディスプレイ３２０、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）３３０、中央処理装置（ＣＰＵ）３４０、Ｉ／Ｏ３５０、メモリ３６０、および記憶装置３９０を含んでよい。ＣＰＵは、プロセッサ２２０と同様のインターフェース回路および処理回路を含んでよい。いくつかの実施形態では、システムバスまたはコントローラ（図示されない）を含むがそれらには限定されないその他の適切な構成要素がモバイルデバイス３００中に含まれてもよい。いくつかの実施形態では、ＣＰＵ３４０によって実行するために、モバイルオペレーティングシステム３７０（例えば、ｉＯＳ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｐｈｏｎｅ（登録商標）など）および１つ以上のアプリケーション３８０が記憶装置３９０からメモリ３６０中へロードされてよい。アプリケーション３８０は、配車サービスに関する情報を受信してレンダリングするためのブラウザまたはその他の適切なモバイルアプリケーションを含んでよい。情報ストリームとのユーザインタラクションがＩ／Ｏデバイス３５０を介して達成され、ネットワーク１２０を介してシステム１００の処理エンジン１１２および／または他の構成要素へ提供されてよい。
【００４４】
本開示に記載される様々なモジュール、ユニットおよびそれらの機能性を実装するために、本明細書に記載される要素（例えば、ＡＩシステム１００、および／または図１〜９に関して記載されるＡＩシステム１００の他の構成要素）のうちの１つ以上のためのハードウェア・プラットフォーム（単数または複数）としてコンピュータハードウェア・プラットフォームが用いられてよい。かかるコンピュータのハードウェア要素、オペレーティングシステムおよびプログラム言語は、本質的に従来型であり、当業者は配車注文の乗客が飲酒しているかどうかを識別するために本明細書に記載されるようにそれらの技術を適合させるのに十分にそれらに精通しているということが推定される。パーソナルコンピュータ（ＰＣ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）または他のタイプのワークステーションあるいは端末デバイスを実装するためにユーザインターフェース要素をもつコンピュータが用いられてよいが、コンピュータが適切にプログラムされるならばサーバとして機能してもよい。当業者は、かかるコンピュータ装置の構造、プログラミングおよび一般的なオペレーションに精通していると思われ、結果として、図面は、自明なはずである。
【００４５】
ＡＩシステム１００の要素が機能するときに、その要素が電気信号および／または電磁信号を通じて機能しうることを当業者は理解するであろう。例えば、サーバ１１０が配車注文の乗客が飲酒しているかどうかを判定するなどのタスクを処理するときに、サーバ１１０は、かかるタスクを処理するためにそれのプロセッサ中のロジック回路を動作させてよい。乗客が飲酒しているとサーバ１１０が判定し終えたときに、サーバ１１０のプロセッサは、乗客が飲酒していることを思い出させる警告をエンコードした電気信号を発生させてよい。サーバ１１０のプロセッサは、次に、サーバ１１０と関連する目標システムの少なくとも１つのデータ交換ポートへ電気信号を送信してよい。サーバ１１０は、有線ネットワークを介して目標システムと通信し、少なくとも１つのデータ交換ポートがケーブルへ物理的に接続されてよく、そのケーブルが乗客端末１３０の入力ポート（例えば、情報交換ポート）へ電気信号をさらに送信してよい。サーバ１１０が無線ネットワークを介して目標システムと通信するならば、目標システムの少なくとも１つのデータ交換ポートは、１つ以上のアンテナであってよく、それらのアンテナが電気信号を電磁信号へ変換してよい。乗客端末１３０、および／またはサーバ１１０のような電子デバイス内で、そのプロセッサが命令を処理する、命令を送信するか、および／または動作を行うときに、命令および／または動作は、電気信号を介して行なわれる。例えば、プロセッサが記憶媒体（例えば、記憶装置１４０）からデータを検索するかまたはセーブするときに、プロセッサは、記憶媒体中の構造化データの読み書きを行い得る、記憶媒体の読み書きデバイスへ電気信号を送信してよい。構造化データは、電子デバイスのバスを介して電気信号の形式でプロセッサへ送信されてよい。ここで、電気信号は、１つの電気信号、一連の電気信号、および／または複数の離散的な電気信号であってよい。
【００４６】
図４は、本開示のいくつかの実施形態による例示的な処理エンジン１１２を示すブロック図である。図４に示されるように、処理エンジン１１２は、モデルトレーニング・モジュール４１０、ホットスポット識別モジュール４２０、注文取得モジュール４３０、飲酒判定モジュール４４０、および警告送信モジュール４５０を含んでよい。
【００４７】
モデルトレーニング・モジュール４１０は、飲酒モデルを取得するために予備分類モデルをトレーニングするように構成されてよい。飲酒モデルは、配車注文の乗客が飲酒しているかどうかを予測するために用いられてよい。いくつかの実施形態において、モデルトレーニング・モジュール４１０は、過去の配車注文から複数のサンプルを取得してよい。複数のサンプルの各々について、モデルトレーニング・モジュール４１０は、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含む複数のフィーチャを抽出してよい。注文フィーチャセットは、飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含んでよい。モデルトレーニング・モジュール４１０は、抽出されたフィーチャおよび複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをさらにトレーニングしてよい。いくつかの実施形態において、モデルトレーニング・モジュール４１０は、複数のサンプルの各々について出発位置を識別してよい。モデルトレーニング・モジュール４１０は、出発位置を飲酒ホットスポットへマッピングし、飲酒ホットスポットに基づいて飲酒ホットスポット関連のフィーチャを抽出してよい。
【００４８】
ホットスポット識別モジュール４２０は、飲酒ホットスポットまたは非飲酒ホットスポットを識別するように構成されてよい。飲酒ホットスポットは、多数の飲酒している人々が存在しうる区域を指してよい。例えば、飲酒ホットスポットは、飲酒している可能性のある乗客を非飲酒ホットスポットより多く含みうる。いくつかの実施形態において、ホットスポット識別モジュール４２０は、複数の過去の指定運転注文から複数の過去の飲酒指定運転注文を取得してよい。過去の指定運転注文は、過去の依頼者が過去の依頼者と関連する車両（例えば、車）を出発位置から目的地へ運転するために指定ドライバを指定するサービス（指定運転サービス（designated-driving service）とも呼ばれる）を依頼する過去の注文を指してよい。過去の飲酒指定運転注文は、過去の依頼者が飲酒している過去の指定運転注文を指してよい。ホットスポット識別モジュール４２０は、複数の過去の飲酒指定運転注文の出発位置に基づいて複数の区域を識別してよい。複数の区域の各々について、ホットスポット識別モジュール４２０は、例えば、区域における過去の飲酒指定運転注文の数、または区域における過去の飲酒苦情配車注文の数対区域における過去の飲酒指定運転注文の数の比に基づいて、区域が飲酒ホットスポットであるかどうかを判定してよい。
【００４９】
注文取得モジュール４３０は、乗客の乗客端末から配車注文を取得するように構成されてよい。配車注文は、リアルタイムの配車注文または所定の時間（例えば、７：００ｐｍ〜１１：００ｐｍの夜のピーク）内の配車注文であってよい。
【００５０】
飲酒判定モジュール４４０は、配車注文および飲酒モデルに基づいて配車注文の乗客が飲酒しているかどうかを判定するように構成されてよい。いくつかの実施形態において、飲酒判定モジュール４４０は、配車注文を飲酒モデルに入力してよく、飲酒モデルは、乗客の飲酒確率または飲酒カテゴリを出力してよい。飲酒判定モジュール４４０は、さらに、乗客の飲酒確率または飲酒カテゴリに基づいて乗客が飲酒しているかどうかを判定してよい。
【００５１】
警告送信モジュール４５０は、配車注文のドライバのドライバ端末へ警告を送信するように構成されてよい。いくつかの実施形態において、警告送信モジュール４５０は、乗客が飲酒しているという判定に応答して警告を送信してよい。警告は、ドライバ端末のドライバインターフェース上に表示されてよい。いくつかの実施形態において、警告は、乗客が飲酒しているという通知、争いを回避するように注意することをドライバに思い出させる注記、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。
【００５２】
処理エンジン１１２中のモジュールは、有線接続また無線接続を介して互いに接続されるかまたは通信してよい。有線接続は、金属ケーブル、光ケーブル、ハイブリッドケーブル、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。無線接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、Ｂｌｕｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。２つ以上のモジュールが単一のモジュールに組み合わされてもよく、それらのモジュールのうちのいずれか１つが２つ以上のユニットに分割されてもよい。例えば、モデルトレーニング・モジュール４１０は、それぞれ、フィーチャを抽出し、モデルをトレーニングするために、２つ以上のユニットに分割されてもよい。別の例として、処理エンジン１１２は、配車サービスに関するデータおよび／または情報を記憶するために用いられる記憶モジュール（図示されない）を含んでもよい。
【００５３】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による飲酒モデルを取得するための例示的なプロセス５００を示すフローチャートである。プロセス５００は、ＡＩシステム１００によって実行されてよい。例えば、プロセス５００は、記憶装置ＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０に記憶された命令のセット（例えば、アプリケーション）として実装されてもよい。プロセッサ２２０は、命令のセットを実行してよく、命令を実行するときに、プロセッサ２２０は、プロセス５００を行うように構成されてよい。示されるプロセスの以下に提示されるオペレーションは、説明的であることが意図される。いくつかの実施形態において、プロセス５００は、記載されない１つ以上の追加のオペレーションを用いて、および／または考察されたオペレーションのうちの１つ以上はなしに達成されてもよい。加えて、図５に示され、以下に記載されるようなプロセスのオペレーションにおける順序が限定的であることは意図されない。
【００５４】
５１０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、モデルトレーニング・モジュール４１０）は、データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得してよい。
【００５５】
本明細書では、過去の配車注文のうちの１つの過去の配車注文は、完了した配車注文を指してよい。いくつかの実施形態において、過去の配車注文は、過去の配車注文と関連する情報、例えば、乗客と関連する情報（例えば、過去の配車サービスを依頼した乗客）、ドライバと関連する情報（例えば、乗客のために過去の配車サービスを提供したドライバ）、および過去の配車注文の情報（例えば、過去の配車注文と関連する時間情報、過去の配車注文と関連する位置情報、または過去の配車注文と関連するライドシェアリング情報など）を含んでよい。いくつかの実施形態において、過去の配車注文は、所定の期間内であってよい。例えば、過去の配車注文は、１年（例えば、昨年、今年、最近１年）、半年（例えば、最近６カ月、今年の前半）、四半期（例えば、最近３カ月、今年の第２四半期）内の注文、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。いくつかの実施形態において、過去の配車注文は、任意のデータベースまたは記憶装置（例えば、記憶装置１４０、ＲＯＭ２３０、ＲＡＭ２４０など）に記憶されてよい。
【００５６】
いくつかの実施形態において、複数のサンプルのうちの各サンプルは、過去の配車注文に対応してよい。いくつかの実施形態において、複数のサンプルは、データベースに記憶された過去の配車注文の一部またはすべてに対応してよい。例えば、複数の例の数は、過去の配車注文の数以下であってよい。別の例として、処理エンジン１１２は、特定の期間内（例えば、ある日の８：００ｐｍからその日の次の日の４：００ｐｍまで、毎夜中など）にある過去の配車注文から複数のサンプルを抽出してよい。
【００５７】
いくつかの実施形態において、複数のサンプルは、陽性サンプルセットおよび陰性サンプルセットを含んでよい。陽性サンプルセットは、複数の過去の飲酒配車注文を含んでよく、陰性サンプルセットは、複数の過去の非飲酒配車注文を含んでよい。過去の飲酒配車注文は、その乗客が飲酒している乗客である過去の配車注文を指してよい。過去の非飲酒配車注文は、その乗客が飲酒している乗客ではない過去の配車注文を指してよい。いくつかの実施形態において、複数の過去の飲酒配車注文の数は、複数の過去の非飲酒配車注文の数と同じであっても異なってもよい。
【００５８】
過去の配車注文について、処理エンジン１１２は、過去の配車注文と関連する情報を取得してよい。例えば、処理エンジン１１２は、過去の配車注文の乗客および／またはドライバからフィードバック情報を取得してよい。過去の配車注文と関連するフィードバック情報は、過去の配車注文の乗客からの苦情、過去の配車注文のドライバからの苦情、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。過去の配車注文と関連するフィードバック情報は、テキスト、音声、ビデオなどのような任意の形式を含んでよい。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、過去の配車注文と関連するフィードバック情報が所定の条件を満足するかどうかを判定してよい。例えば、処理エンジン１１２は、フィードバック情報が所定の特定のキーワードに従う（または一致する）キーワードを含むかどうかを判定してよい。所定の特定のキーワードは、過去の配車注文の乗客が飲酒していることを示してよい。例えば、中国語の意味論的環境において、所定の特定のキーワードは、「ｊｉｕ」、「ｚｕｉ」、または「ｈｅｄｕｏ」のような言葉を含んでよく、「ｊｉｕｄｉａｎ」、「ｗｏｚｕｉｌｅ」、「ｚｈｅｎｄｅｚｕｉｌｅ」、または「ｚｈｅｎｓｈｉｚｕｉｌｅ」のような言葉を含まなくてよい。別の例として、英語の意味論的環境において、所定の特定のキーワードは、「飲酒している（ｄｒｕｎｋ）」、「酔い（ｉｎｔｏｘｉｃａｔｉｏｎ）」、「酩酊（ｅｂｒｉｅｔｙ）」などを含んでよい。フィードバック情報が所定の特定のキーワードと一致するキーワードを含むという判定に応答して、処理エンジン１１２は、フィードバック情報に対応する過去の配車注文が過去の飲酒配車注文であると判定し、その過去の飲酒配車注文を陽性サンプルとして指定してよい。フィードバック情報が所定の特定のキーワードと一致するキーワードを含まないという判定に応答して、処理エンジン１１２は、フィードバック情報に対応する過去の配車注文が過去の非飲酒配車注文であると判定し、その過去の非飲酒配車注文を陰性サンプルとして指定してよい。処理エンジン１１２は、陽性サンプルを陽性サンプルセットへ、および陰性サンプルを陰性サンプルセットへ割り当ててよい。加えてまたは代わりに、処理エンジン１１２は、複数の過去の飲酒配車注文および／または複数の過去の非飲酒配車注文を他の方法に従って識別してもよい。例えば、乗客が乗客の乗客端末を介して配車サービスを依頼するときに、乗客端末は、乗客端末のセンサ（例えば、乗客端末のカメラ、乗客端末の音声受信機など）を介して乗客の挙動を記録してよい。別の例として、乗客が車両の内部にいるときに乗客が飲酒しているかどうかを検出するために、配車サービスの車両にセンサ（例えば、カメラ、音声受信機、アルコールテスタなど）が装備されてもよい。
【００５９】
いくつかの実施形態において、陽性サンプルおよび／または陰性サンプルを識別した後に、処理エンジン１１２は、過去の配車注文からの陽性サンプル（すなわち、過去の飲酒配車注文）のすべてまたは一部を陽性サンプルセットへ、および過去の配車注文からの陰性サンプル（すなわち、過去の非飲酒配車注文）のすべてまたは一部を陰性サンプルセットへ割り当ててよい。例えば、処理エンジン１１２は、陽性サンプルの数対陰性サンプルの数の比がプリセット比（preset ratio）（例えば、１：１００）未満であるかどうかを判定してよい。陽性サンプルの数対陰性サンプルの数の比がプリセット比未満であるという判定に応答して、処理エンジン１１２は、陽性サンプルのすべてを陽性サンプルセットへ、および陰性サンプルの一部分を陰性サンプルセットへ割り当ててよい。陰性サンプルのその一部分は、データ処理技術、例えば、ダウンサンプリング、ランダムフォレスト、ワンクラスラーニング、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせによって決定されてよい。その比がプリセット比未満ではないという判定に応答して、処理エンジン１１２は、陽性サンプルのすべてを陽性サンプルセットへ、および陰性サンプルのすべてを陰性サンプルセットへ割り当ててよい。
【００６０】
５２０において、複数のサンプルの各々について、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、モデルトレーニング・モジュール４１０）は、複数のフィーチャをアプリケーションを用いて抽出してよい。いくつかの実施形態において、複数のフィーチャは、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含んでよい。いくつかの実施形態において、注文フィーチャセットは、飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含んでよい。
【００６１】
いくつかの実施形態において、乗客フィーチャセットは、複数のサンプルの各々のランダムな乗客と関連するフィーチャ情報のセットを指してよい。乗客フィーチャは、ランダムな乗客の基本的なフィーチャ、およびランダムな乗客の過去の注文に関するフィーチャを含んでよい。ランダムな乗客の基本的なフィーチャは、ランダムな乗客の性別、ランダムな乗客の年齢、登録期間（例えば、ランダムな乗客が配車サービスプラットフォーム上にどのくらい長く登録するか）、端末デバイスのタイプ（例えば、ｉＯＳ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｐｈｏｎｅ（登録商標）など）、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。ランダムな乗客の過去の注文は、ランダムな乗客が過去に完了した過去の配車注文を指してよい。ランダムな乗客の過去の注文は、所定の期間、例えば、１年（例えば、昨年、今年、最近１年など）、半年（例えば、最近６カ月、今年の前半など）、四半期（例えば、最近３カ月、今年の第２四半期など）以内、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。ランダムな乗客の過去の注文に関するフィーチャは、ランダムな乗客の過去の注文の数、ランダムな乗客からの苦情の数、ランダムな乗客がドライバから受信した苦情の数、ランダムな乗客がキャンセルした過去の注文のキャンセルの数、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。
【００６２】
いくつかの実施形態において、ドライバ・フィーチャセットは、複数のサンプルの各々のランダムなドライバと関連するフィーチャ情報のセットを指してよい。ドライバ・フィーチャは、ランダムなドライバの基本的なフィーチャ、およびランダムなドライバの過去の注文に関するフィーチャを含んでよい。ランダムなドライバの基本的なフィーチャは、ランダムなドライバの性別、ランダムなドライバの年齢、登録期間（例えば、ランダムなドライバが配車サービスプラットフォーム上にどのくらい長く登録するか）、運転経験、ランダムなドライバの車両タイプ、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。ランダムなドライバの過去の注文は、ランダムなドライバが過去に完了した過去の配車注文を指してよい。ランダムなドライバの過去の注文は、所定の期間、例えば、１年（例えば、昨年、今年、最近１年など）、半年（例えば、最近６カ月、今年の前半など）、四半期（例えば、最近３カ月、今年の第２四半期など）以内、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。ランダムなドライバの過去の注文に関するフィーチャは、ランダムなドライバの過去の注文の数、評価（例えば、サービススコア、ランダムなドライバの等級）、ランダムなドライバからの苦情の数、ランダムなドライバが受信した苦情の数、ランダムなドライバが特定の期間（例えば、１日の７ｐｍ〜１１ｐｍの夜のピーク）中に完了した過去の注文の数、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。
【００６３】
いくつかの実施形態において、注文フィーチャセットは、複数のサンプルの各々に対応するランダムな注文と関連するフィーチャ情報のセットを指してよい。注文フィーチャは、ランダムな注文の基本的なフィーチャ、および飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含んでよい。ランダムな注文の基本的なフィーチャは、ランダムな注文の位置（例えば、ランダムな注文の出発点または終点、関心地点（ＰＯＩ：ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の経度および緯度など）、注文時刻（例えば、ランダムな注文が開始される時刻、ランダムな注文が終了する時刻など）、ランダムな注文のタイプ（例えば、ライドシェアリング注文、タクシー注文、空港が終点の注文など）、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。飲酒ホットスポット関連のフィーチャは、ランダムな注文が飲酒ホットスポットと関連付けられるフィーチャを指してよい。飲酒ホットスポットは、飲酒している可能性のある乗客が非飲酒ホットスポットより多く位置しうる領域または区域を指してよい。いくつかの実施形態において、飲酒ホットスポットは、本開示の他のところに、例えば、図６およびそれの記述に見ることができる複数の過去の指定運転注文に基づいて判定されてよい。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、飲酒ホットスポット関連のフィーチャを取得するためにランダムな注文を飲酒ホットスポットへマッピングしてよい。処理エンジン１１２は、位置情報（例えば、ランダムな注文の出発点の経度および緯度）に基づいてランダムな注文が飲酒ホットスポットまたは非飲酒ホットスポットと関連付けられるかどうかを判定してよい。飲酒ホットスポット関連のフィーチャは、本開示の他のところに、例えば、図７およびそれの記述に見ることができるランダムな注文と関連する飲酒ホットスポットまたは非飲酒ホットスポットのフィーチャを含んでよい。いくつかの実施形態において、飲酒ホットスポット関連のフィーチャは、飲酒ホットスポット内の過去の指定運転注文の数、飲酒ホットスポット内の過去の配車注文の数、飲酒ホットスポット内の飲酒苦情配車注文の数、飲酒ホットスポットのアイデンティフィケーション（ＩＤ：ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。
【００６４】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、複数のフィーチャを抽出するために複数のサンプルの各々の情報を処理してよい。例えば、ランダムな乗客の性別のようなカテゴリフィーチャについて、処理エンジン１１２は、カテゴリフィーチャをユークリッド空間におけるベクトルになるように２値化しうるワン・ホット・エンコーディングによって、女性の性別を（０、１）として指定し、男性の性別を（１、０）として指定してよい。処理エンジン１１２は、さらに、カテゴリフィーチャを表すベクトルを複数のフィーチャのうちの１つとして抽出してよい。別の例として、連続的なフィーチャ（例えば、ランダムな乗客が完了した過去の注文の数）について、処理エンジン１１２は、ｚスコア正規化（z-score normalization）を用いることによって連続的なフィーチャを正規化してもよい。例えば、処理エンジン１１２は、連続的なフィーチャの平均および標準偏差を決定し、決定された平均および標準偏差に基づいて連続的なフィーチャを正規化（normalize）してよい。いくつかの実施形態において、複数のサンプルのうちのあるサンプルは、１つ以上のフィーチャが欠落していてもよい。例えば、ランダムな注文は飲酒ホットスポットをマッピングせず、処理エンジン１１２が飲酒ホットスポットのＩＤを０として埋めてもよい。
【００６５】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、フィーチャを抽出するために用いられるアプリケーションを用いて複数のフィーチャを抽出してよい。例えば、アプリケーションは、プログラムされた手順、プログラムされたハードウェア、方法、プロセス、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。
【００６６】
５３０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、モデルトレーニング・モジュール４１０）は、飲酒モデルを取得するために複数のフィーチャおよび複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングしてよい。
【００６７】
いくつかの実施形態において、予備分類モデルは、注文の分類を予測するために用いられる機械学習モデルを含んでよい。例えば、予備分類モデルは、勾配ブースティング決定木（ＧＢＤＴ：Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）モデル、Ｅｘｔｒｅｍｅ勾配ブースティング（ＸＧＢｏｏｓｔ）モデル、ランダムフォレスト・モデル、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。いくつかの実施形態において、予備分類モデルは、デフォルト設定（例えば、１つ以上の予備パラメータ）を有してもよく、または異なる状況では調整可能であってもよい。ＸＧＢｏｏｓｔモデルの予備分類モデルを例にとると、予備分類モデルは、１つ以上の予備パラメータ、例えば、ブースタ・タイプ（例えば、ツリーベース・モデルまたは線形モデル）、ブースタ・パラメータ（例えば、リーフノードの最大深さ、最大数）、学習タスク・パラメータ（例えば、トレーニングの目的関数）、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。飲酒モデルは、予備分類モデルに基づいてトレーニングされた（例えば、予備分類モデルの１つ以上の予備パラメータを調整することによってトレーニングされた）モデルであってよい。飲酒モデルは、乗客の飲酒確率および／または乗客が飲酒しているかどうかを示すカテゴリを判定するかまたは予測するように構成されてよい。
【００６８】
いくつかの実施形態において、予備分類モデルのトレーニングの際に、過去の配車注文の過去の乗客が飲酒しているかどうかを示す異なる確率として陽性サンプルセット中の陽性サンプルおよび陰性サンプルセット中の陰性サンプルが指定されてよい。例えば、陽性サンプルセット中の過去の飲酒配車注文に対応する確率が第１の確率として指定されてよく、陰性サンプルセット中の過去の非飲酒配車注文に対応する確率が第２の確率として指定されてよい。第１の確率は、第２の確率未満であってよい。単に例として、第１の確率が０であってもよく、第２の確率が１であってもよい。別の例として、第１の確率値が０．３であってもよく、第２の確率値が０．７であってもよい。代わりに、複数のサンプルの陽性サンプルセットおよび陰性サンプルセットが２つの別個のカテゴリとして指定されてもよい。例えば、陽性サンプルセット中の陽性サンプルおよび陰性サンプルセット中の陰性サンプルが飲酒カテゴリおよび非飲酒カテゴリとしてラベル付けされてもよい。
【００６９】
処理エンジン１１２は、予備分類モデルをトレーニングするために複数のサンプルの各々の複数のフィーチャを予備分類モデルに入力してよい。過去の配車注文の過去の乗客が飲酒しているかどうかを示す対応する確率、および／または対応する飲酒／非飲酒カテゴリがラベル（すなわち、予想される出力）であってよい。飲酒モデルのアップデートされたパラメータを取得するために予備分類モデルの予備パラメータが調整されてよい。
【００７０】
いくつかの実施形態では、調整された予備分類モデルが複数のテストサンプルによってさらにテストされてよい。複数のテストサンプルは、複数のサンプルと同様であるかまたは複数のサンプルの一部であってよい。例えば、複数のサンプルが予備分類モデルをトレーニングするためのトレーニングセットと、調整された予備分類モデルをテストするためのテストセットとに分割されてもよい。予測される対応する予測テスト確率（または予測テストカテゴリ）を出力するために、複数のテストサンプルの各々の複数のフィーチャが調整された予備分類モデルへ入力されてよい。処理エンジン１１２は、さらに、複数のテストサンプルの予測テスト確率と既知の確率との間の差（または予測テストカテゴリと既知のカテゴリとの間の差）を決定してよい。その差が所定の条件を満足すれば、処理エンジン１１２は、調整された予備分類モデルを飲酒モデルとして指定してよい。その差が所定の条件を満足しなければ、処理エンジン１１２は、飲酒モデルを取得するために、その差が所定の条件を満足するまで追加の複数のサンプルを用いて調整された予備分類モデルをさらにトレーニングしてよい。所定の条件は、システム１００に記憶されたデフォルト値であってもよく、あるいは種々の状況に応じてユーザおよび／またはシステム１００によって決定されてもよい。
【００７１】
先の記載は、単に例示の目的で提供され、本開示の範囲を限定することは意図されないことに留意すべきである。当業者のために、多数の変形および変更が本開示の教示の下でなされてよい。例えば、オペレーション５１０およびオペレーション５２０が単一のステップに統合されてもよい。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の範囲からは逸脱しない。
【００７２】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による複数の飲酒ホットスポットを識別するための例示的なプロセス６００を示すフローチャートである。プロセス６００は、ＡＩシステム１００によって実行されてよい。例えば、プロセス６００は、記憶装置ＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０に記憶された命令のセット（例えば、アプリケーション）として実装されてもよい。プロセッサ２２０は、命令のセットを実行してよく、命令を実行するときに、プロセッサ２２０は、プロセス６００を行うように構成されてよい。示されるプロセスの以下に提示されるオペレーションは、説明的であることが意図される。いくつかの実施形態において、プロセス６００は、記載されない１つ以上の追加のオペレーションを用いて、および／または考察されたオペレーションのうちの１つ以上はなしに達成されてもよい。加えて、図６に示され、以下に記載されるようなプロセスのオペレーションにおける順序が限定的であることは意図されない。
【００７３】
６１０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、ホットスポット識別モジュール４２０）は、複数の過去の指定運転注文から複数の過去の飲酒指定運転注文を取得してよい。いくつかの実施形態において、複数の過去の飲酒指定運転注文の各々は、出発位置を含んでよい。
【００７４】
いくつかの実施形態において、過去の指定運転注文は、過去の依頼者が過去の依頼者と関連する車両（例えば、車）を出発位置から目的地へ運転するために指定ドライバを指定するサービス（指定運転サービスとも呼ばれる）を依頼する過去の注文を指してよい。出発位置は、指定ドライバが過去の依頼者をピックアップするか、または指定運転サービスを開始するために車両を得る位置を指してよい。過去の指定運転注文は、過去の依頼者が飲酒しているかどうかに基づいて過去の飲酒指定運転注文または過去の非飲酒指定運転注文であると判定されるかもしくはラベル付けされてよい。例えば、過去の依頼者がそれのユーザ端末にインストールされたサービスアプリケーションを介して指定運転サービスを依頼するときに、過去の依頼者は、過去の依頼者が指定運転サービスを開始するのに飲酒しているかどうかの情報を入力してよい。別の例として、指定ドライバは、指定ドライバが過去の依頼者をピックアップするときかまたはその後に、過去の依頼者が飲酒しているかどうかのフィードバックを評価するかまたは提供してよい。処理エンジン１１２は、過去の依頼者の入力情報、指定ドライバからの評価、および／または指定ドライバからのフィードバックに基づいて、過去の指定運転注文を過去の飲酒指定運転注文または過去の非飲酒指定運転注文としてラベル付けするか、もしくは判定してよい。いくつかの実施形態において、複数の過去の飲酒指定運転注文の各々は、過去の依頼者と関連する情報、過去の指定ドライバと関連する情報、過去の指定運転注文の情報（例えば、過去の指定運転注文と関連する時刻情報、過去の指定運転注文と関連する位置情報など）、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせをさらに含んでよい。
【００７５】
いくつかの実施形態において、複数の過去の指定運転注文は、同じ領域（例えば、同じ市、同じ地区など）内であってよい。いくつかの実施形態において、複数の過去の指定運転注文は、所定の期間、例えば、１年（例えば、昨年、今年、最近１年）、半年（例えば、最近６カ月、今年の前半）、四半期（例えば、最近３カ月、今年の第２四半期）以内、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせであってよい。いくつかの実施形態において、複数の過去の指定運転注文は、データベース（例えば、記憶装置１４０）に記憶されてよい。
【００７６】
６２０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、ホットスポット識別モジュール４２０）は、複数の過去の飲酒指定運転注文の出発位置に基づいて複数の区域を識別してよい。
【００７７】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、複数の過去の飲酒指定運転注文の出発位置の経度および緯度を識別してよい。ある市内の複数の過去の指定運転注文を例にとると、処理エンジン１１２は、市を複数の格子（例えば、正方形格子、六角形格子）に分割してよい。複数の格子の各々は、所定のサイズを含んでよい。例えば、複数の正方形格子の各々が３キロメートル×３キロメートルの面積であってもよい。処理エンジン１１２は、さらに、複数の過去の飲酒指定運転注文の出発位置を出発位置の経度および緯度に基づいて１つ以上の分割グリッドへマッピングしてよい。例えば、出発位置の経度および緯度が複数の格子のうちのある格子内にあれば、処理エンジン１１２は、その格子が位置する区域を識別してよい。
【００７８】
６３０において、複数の区域の各々について、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、ホットスポット識別モジュール４２０）は、その区域が所定の条件を満たすかどうかを判定してよい。
【００７９】
いくつかの実施形態において、所定の条件は、その区域が多数の飲酒している人々がいる飲酒ホットスポットであるかどうかを判定するための判定基準であってよい。例えば、所定の条件は、区域における過去の飲酒指定運転注文の数が数の閾値より大きい、過去の飲酒苦情配車注文の数対過去の飲酒指定運転注文の数の比が比の閾値より大きい、または同様のこと、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。区域における過去の飲酒指定運転注文は、出発位置がその区域内にある過去の飲酒指定運転注文を指してよい。過去の飲酒苦情配車注文は、出発位置がその区域内にある過去の飲酒配車指定注文を指してよい。区域における過去の飲酒指定運転注文および過去の飲酒苦情配車注文は、同じ所定の期間（例えば、最近１カ月）以内であってよい。数の閾値および／または比の閾値は、オペレータによって（例えば、オペレータの経験に基づいて）、またはＡＩシステム１００のデフォルト設定に従って設定されてよい。
【００８０】
例えば、処理エンジン１１２は、区域における過去の飲酒指定運転注文の数が数の閾値より大きいかどうかを判定してよい。区域における過去の飲酒指定運転注文の数が数の閾値より大きいという判定に応答して、処理エンジン１１２は、６４０へ進んでよい。区域における過去の飲酒指定運転注文の数が数の閾値より大きくないという判定に応答して、処理エンジン１１２は、過去の飲酒苦情配車注文の数対過去の飲酒指定運転注文の数の比が比の閾値より大きいかどうかを判定してよい。過去の飲酒苦情配車注文の数対過去の飲酒指定運転注文の数の比が比の閾値より大きいという判定に応答して処理エンジン１１２は、６４０へ進んでよい。過去の飲酒苦情配車注文の数対過去の飲酒指定運転注文の数の比が比の閾値より大きくないという判定に応答して、処理エンジン１１２は、６５０へ進んでよい。
【００８１】
６４０において、区域が所定の条件を満たすという判定に応答して、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、ホットスポット識別モジュール４２０）は、区域を複数の飲酒ホットスポットのうちの１つの飲酒ホットスポットとして指定してよい。
【００８２】
いくつかの実施形態において、飲酒ホットスポットは、多数の飲酒している人々が存在しうる区域を指してよい。例えば、飲酒ホットスポットには飲酒している過去の依頼者または過去の乗客が非飲酒ホットスポットにおけるより多く存在しうる。飲酒ホットスポットは、その区域には可能性のある乗客が非飲酒ホットスポットより多く存在しうることを示してよい。
【００８３】
６５０において、区域が所定の条件を満たさないという判定に応答して、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、ホットスポット識別モジュール４２０）は、その区域が複数の飲酒ホットスポットのうちの１つの飲酒ホットスポットではないと判定してよい。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、その区域が非飲酒ホットスポットであると判定してよい。
【００８４】
先の記載は、単に例示の目的で提供され、本開示の範囲を限定することは意図されないことに留意すべきである。当業者のために、多数の変形および変更が本開示の教示の下でなされてよい。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の範囲からは逸脱しない。いくつかの実施形態において、例示的なプロセス６００の他のところに１つ以上の他の随意的なオペレーション（例えば、記憶オペレーション）が追加されてよい。例えば、プロセス６００は、複数の飲酒ホットスポットを識別した後に複数の飲酒ホットスポットを記憶するステップをさらに含んでもよい。
【００８５】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による飲酒ホットスポット関連のフィーチャを取得するための例示的なプロセス７００を示すフローチャートである。プロセス７００は、ＡＩシステム１００によって実行されてよい。例えば、プロセス７００は、記憶装置ＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０に記憶した命令のセット（例えば、アプリケーション）として実装されてもよい。プロセッサ２２０は、命令のセットを実行してよく、命令を実行するときに、プロセッサ２２０は、プロセス７００を行うように構成されてよい。示されるプロセスの以下に提示されるオペレーションは、説明的であることが意図される。いくつかの実施形態において、プロセス７００は、記載されない１つ以上の追加のオペレーションを用いて、および／または考察されたオペレーションのうちの１つ以上はなしに達成されてよい。加えて、図７に示され、以下に記載されるようなプロセスのオペレーションにおける順序が限定的であることは意図されない。
【００８６】
７１０において、複数のサンプルの各々について、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、モデルトレーニング・モジュール４１０）は、出発位置を識別してよい。
【００８７】
いくつかの実施形態において、出発位置は、ドライバが複数のサンプルの各々に対応する過去の配車注文と関連する乗客をピックアップするピックアップ位置を指してよい。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、さらに、出発位置の経度および緯度または関心地点（例えば、位置名もしくは位置住所）を取得してよい。
【００８８】
７２０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、モデルトレーニング・モジュール４１０）は、出発位置を飲酒ホットスポットへマッピングしてよい。
【００８９】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、出発位置の経度および緯度に基づいて出発位置を飲酒ホットスポットへマッピングしてよい。例えば、処理エンジン１１２は、出発位置の経度および緯度が複数の飲酒ホットスポットに対応する区域の経度および緯度のうちの１つと一致する（例えば、それ以内にある）かどうかを判定するために、出発位置の経度および緯度を複数の飲酒ホットスポットに対応する区域の経度および緯度と一致（マッチング）させてよい。出発位置の経度および緯度が複数の飲酒ホットスポットに対応する区域の経度および緯度のうちの１つと一致するという判定に応答して、処理エンジン１１２は、出発位置が飲酒ホットスポット内にあると判定してよい。飲酒ホットスポットが出発位置の経度および緯度を含んでよい。出発位置の経度および緯度が複数の飲酒ホットスポットに対応する区域のどの経度および緯度とも一致しないという判定に応答して、処理エンジン１１２は、出発位置が飲酒ホットスポット内にないと判定してよい。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、さらに、出発位置を非飲酒ホットスポットへマッピングしてよい。非飲酒ホットスポットが出発位置の経度および緯度を含んでよい。
【００９０】
７３０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、モデルトレーニング・モジュール４１０）は、飲酒ホットスポットに基づいて飲酒ホットスポット関連のフィーチャを抽出してよい。
【００９１】
いくつかの実施形態において、出発位置が飲酒ホットスポットへマッピングされるならば、処理エンジン１１２は、飲酒ホットスポットと関連する飲酒ホットスポット関連のフィーチャを抽出してよい。例えば、飲酒ホットスポット関連のフィーチャは、飲酒ホットスポット内の過去の指定運転注文の数、飲酒ホットスポット内の過去の配車注文の数、飲酒ホットスポット内の飲酒苦情配車注文の数、飲酒ホットスポットのアイデンティフィケーション（ＩＤ）、出発位置が飲酒ホットスポット中に位置するかどうか、または同様のこと、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。飲酒ホットスポットのＩＤは、飲酒ホットスポットを複数の飲酒ホットスポットのうちの他の飲酒ホットスポットから区別すべく飲酒ホットスポットをラベル付けするために用いられる名前または番号を指してよい。
【００９２】
いくつかの実施形態において、出発位置が非飲酒ホットスポットへマッピングされるならば、処理エンジン１１２は、いずれかの飲酒ホットスポットと関連する飲酒ホットスポット関連のフィーチャを何も抽出しなくてよい。処理エンジン１１２は、飲酒ホットスポット関連のフィーチャを０として埋めてよい。例えば、出発位置が非飲酒ホットスポットへマッピングされるならば、飲酒ホットスポット内の過去の指定運転注文の数、飲酒ホットスポット内の過去の配車注文の数、飲酒ホットスポット内の飲酒苦情配車注文の数、出発位置が飲酒ホットスポット中に位置するかどうか、および／または飲酒ホットスポットのアイデンティフィケーション（ＩＤ）は、すべて０である。
【００９３】
先の記載は、単に例示の目的で提供され、本開示の範囲を限定することは意図されないことに留意すべきである。当業者のために、多数の変形および変更が本開示の教示の下でなされてよい。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の範囲からは逸脱しない。いくつかの実施形態において、１つ以上の他の随意的なオペレーション（例えば、記憶オペレーション）が例示的なプロセス７００の他のところに追加されてよい。例えば、プロセス７００は、飲酒ホットスポット関連のフィーチャを抽出するステップの後に飲酒ホットスポット関連のフィーチャを記憶するステップをさらに含んでもよい。
【００９４】
図８は、本開示のいくつかの実施形態によるドライバのドライバ端末へ警告を送信するための例示的なプロセス８００を示すフローチャートである。プロセス８００は、ＡＩシステム１００によって実行されてよい。例えば、プロセス８００は、記憶装置ＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０に記憶された命令のセット（例えば、アプリケーション）として実装されてもよい。プロセッサ２２０は、命令のセットを実行してよく、命令を実行するときに、プロセッサ２２０は、プロセス８００を行うように構成されてよい。示されるプロセスの以下に提示されるオペレーションは、説明的であることが意図される。いくつかの実施形態において、プロセス８００は、記載されない１つ以上の追加のオペレーションを用いて、および／または考察されたオペレーションのうちの１つ以上はなしに達成されてよい。加えて、図８に示され、以下に記載されるようなプロセスのオペレーションにおける順序が限定的であることは意図されない。
【００９５】
８１０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、注文取得モジュール４３０）は、乗客の乗客端末から配車注文を取得してよい。
【００９６】
いくつかの実施形態において、配車注文は、リアルタイムの配車注文、所定の時間（例えば、７：００ｐｍ〜１１：００ｐｍの夜のピーク）内の配車注文などであってよい。
【００９７】
８２０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、飲酒判定モジュール４４０）は、配車注文および飲酒モデルに基づいて乗客が飲酒しているかどうかを判定してよい。
【００９８】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、配車注文から複数のフィーチャを抽出してよい。複数のフィーチャは、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、注文フィーチャセット、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。フィーチャの記述、例えば、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および／または注文フィーチャセットを本開示の他のところ（例えば、図５およびそれの記述）に見ることができる。フィーチャを抽出するための方法および／またはプロセスを本開示の他のところ（例えば、図５およびそれの記述）に見ることができる。処理エンジン１１２は、配車注文から抽出された複数のフィーチャを飲酒モデルへ入力してよい。飲酒モデルは、配車注文の乗客が飲酒しているかどうかの予測確率または予測カテゴリを出力してよい。処理エンジン１１２は、さらに、予測確率または予測カテゴリに基づいて乗客が飲酒しているかどうかを判定してよい。例えば、乗客が飲酒していることを予測カテゴリが示すならば、処理エンジン１１２は、乗客が飲酒していると判定してよい。予測確率に基づいて乗客が飲酒しているかどうかを判定するステップの詳細を本開示の他のところに（例えば、図９およびそれの記述に）見ることができる。乗客が飲酒しているという判定に応答して、処理エンジン１１２は、８３０へ進んでよい。乗客が飲酒していないという判定に応答して、処理エンジン１１２は、８４０へ進んでよい。
【００９９】
８３０において、乗客が飲酒しているという判定に応答して、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、警告送信モジュール４５０）は、配車注文のドライバのドライバ端末へ警告を送信してよい。いくつかの実施形態において、警告は、ドライバ端末のドライバインターフェース上に表示されてよい。
【０１００】
いくつかの実施形態において、警告は、乗客が飲酒しているかもしれないという通知、争いを回避するために努力することをドライバに思い出させる注記、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。いくつかの実施形態において、乗客が実際に飲酒しているならば、警告は、ドライバがフィードバックを発生させるための問い合わせをさらに含んでよい。フィードバックは、飲酒モデルをアップデートするために用いられてよい。警告は、テキスト、音声、画像（もしくは、ビデオ）の形式、または同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせで提示されてよい。
【０１０１】
いくつかの実施形態において、乗客が飲酒しているという判定に応答して、処理エンジン１１２は、乗客のために別のドライバを再割り当てしてよい。再割り当てされたドライバは、高い等級のドライバであってよい。再割り当てされたドライバによって提供されるサービスの下では、飲酒している乗客と再割り当てされたドライバとの間の争いの確率が小さいであろう。いくつかの実施形態において、乗客が飲酒しているという判定に応答して、処理エンジン１１２は、争いを鎮めるための追加料金を乗客に請求してよい。例えば、飲酒している乗客が車内で嘔吐するケースでは、追加料金は、車をクリーニングするための料金であってもよい。別の例として、追加料金は、飲酒している乗客をピックアップするようにドライバを促すためのチップであってもよい。
【０１０２】
８３０において、乗客が飲酒していないという判定に応答して、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、警告送信モジュール４５０）は、配車注文を通常の注文として判定してよい。
【０１０３】
いくつかの実施形態において、乗客が飲酒していないという判定に応答して、処理エンジン１１２は、乗客のために通常のサービスを提供してよい（例えば、ドライバに配車注文を通常の注文として勧めてよい）。
【０１０４】
先の記載は、単に例示の目的で提供され、本開示の範囲を限定することは意図されないことに留意すべきである。当業者のために、多数の変形および変更が本開示の教示の下でなされてよい。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の範囲からは逸脱しない。例えば、１つ以上の他の随意的なオペレーション（例えば、記憶オペレーション）が例示的なプロセス８００の他のところに追加されてよい。例えば、プロセス８００は、その乗客が飲酒していると判定した後に配車注文を記憶するステップをさらに含んでもよい。
【０１０５】
図９は、本開示のいくつかの実施形態による乗客が飲酒しているかどうかを判定するための例示的なプロセス９００を示すフローチャートである。プロセス９００は、ＡＩシステム１００によって実行されてよい。例えば、プロセス９００は、記憶装置ＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０に記憶された命令のセット（例えば、アプリケーション）として実装されてもよい。プロセッサ２２０は、命令のセットを実行してよく、命令を実行するときに、プロセッサ２２０は、プロセス９００を行うように構成されてよい。示されるプロセスの以下に提示されるオペレーションは、説明的であることが意図される。いくつかの実施形態において、プロセス９００は、記載されない１つ以上の追加のオペレーションを用いて、および／または考察されたオペレーションのうちの１つ以上はなしに達成されてよい。加えて、図９に示され、以下に記載されるようなプロセスのオペレーションにおける順序が限定的であることは意図されない。
【０１０６】
９１０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、飲酒判定モジュール４４０）は、乗客の飲酒確率を取得してよい。いくつかの実施形態において、配車注文が飲酒モデルの入力であってよく、飲酒確率が飲酒モデルの出力であってよい。
【０１０７】
いくつかの実施形態において、飲酒確率は、乗客の飲酒確率を示してよい。乗客のより高い飲酒確率は、乗客のより低い飲酒確率よりも乗客が飲酒している尤度が高いことを示しうる。例えば、乗客の飲酒確率は、０〜１に及んでよい。０．７の飲酒確率は、０．３の飲酒確率より乗客が飲酒している尤度が高いことを示しうる。
【０１０８】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、配車注文を飲酒モデルへ入力してよい。飲酒モデルは、例えば、配車注文から複数のフィーチャを抽出することにより入力を解析することによって乗客の飲酒確率を出力してよい。
【０１０９】
９２０において、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、飲酒判定モジュール４４０）は、飲酒確率が確率の閾値より大きいかどうかを判定してよい。
【０１１０】
いくつかの実施形態において、確率の閾値は、乗客が飲酒しているかどうかを評価するための閾値指数であってよい。飲酒確率が確率の閾値より大きければ、乗客は、飲酒している尤度がより高いであろう。代わりに、飲酒確率が確率の閾値より大きくなければ、乗客は、飲酒していない尤度がより高いであろう。いくつかの実施形態において、確率の閾値は、オペレータによって（例えば、オペレータの経験に基づいて）、またはＡＩシステム１００のデフォルト設定に従って設定されてよい。例えば、乗客の飲酒確率が０〜１に及ぶときに、確率の閾値は、０〜１の任意の値（例えば、０．６、０．８５、０．９など）に設定されてよい。
【０１１１】
９３０において、飲酒確率が確率の閾値より大きいという判定に応答して、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、飲酒判定モジュール４４０）は、乗客が飲酒していると判定してよい。
【０１１２】
９４０において、飲酒確率が確率の閾値より大きくないという判定に応答して、処理エンジン１１２（例えば、プロセッサ２２０、飲酒判定モジュール４４０）は、乗客が飲酒していないと判定してよい。
【０１１３】
先の記載は、単に例示の目的で提供され、本開示の範囲を限定することは意図されないことに留意すべきである。当業者のために、多数の変形および変更が本開示の教示の下でなされてよい。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の範囲からは逸脱しない。いくつかの実施形態において、１つ以上の他の随意的なオペレーション（例えば、記憶オペレーション）が例示的なプロセス９００の他のところに追加されてよい。例えば、プロセス９００は、乗客が飲酒していることを識別した後に飲酒している乗客を記憶するステップをさらに含んでもよい。
【０１１４】
基本概念をこのように記載したが、この詳細な開示を読んだ後に、先の詳細な開示は、例としてのみ提示されることが意図され、限定的でないことが当業者にはむしろ明らかであろう。本明細書に明示的には述べられないが、様々な修正、改良、および変更が想起されてよく、当業者に対して意図される。これらの修正、改良、および変更は、本開示によって示唆されることが意図され、本開示の例示的な実施形態の趣旨および範囲内にある。
【０１１５】
そのうえ、本開示の実施形態を記載するために一定の用語法が用いられた。例えば、「一実施形態」、「ある実施形態」、および／または「いくつかの実施形態」という用語は、実施形態と関連して記載される特定の特徴、構造または特性が本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。それゆえに、本明細書の様々な部分における「ある実施形態」、「一実施形態」または「代わりの実施形態」への２つ以上の言及は、必ずしもすべてが同じ実施形態に言及しているわけではないことが強調され、認識されるべきである。さらにまた、特定の特徴、構造または特性が本開示の１つ以上の実施形態において好適に組み合わされてもよい。
【０１１６】
さらに、本開示の態様は、任意の新しい有用なプロセス、機械、製造、または材料の組成、あるいはそれらの任意の新しい有用な改良を含めて、多くの特許取得可能なクラスまたは文脈のいずれかにおいて本明細書に示され、記載されてよいことが当業者によって認識されよう。それに応じて、本開示の態様は、完全にハードウェア、完全にソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）で、あるいは、すべてが本明細書では「ブロック」、「モジュール」、「エンジン」、「ユニット」、「構成要素」、または「システム」と全般的に呼ばれてよいソフトウェアおよびハードウェア実装を組み合わせて実装されてよい。さらにまた、本開示の態様は、その上に具現されたコンピュータ可読プログラムコードを有する、１つ以上のコンピュータ可読媒体中に具現されたコンピュータプログラム製品の形態をとってよい。
【０１１７】
コンピュータ可読信号媒体は、伝搬されるデータ信号を含んでよく、このデータ信号は、その中に、例えば、ベースバンド中にまたは搬送波の一部として具現されたコンピュータ可読プログラムコードをもつ。かかる伝搬信号は、電磁気、光、または同様のもの、あるいはそれらの任意の適切な組み合わせを含めて、様々な形式のいずれかをとってよい。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではなく、命令実行システム、装置、またはデバイスによってまたはそれらと接続して用いるためのプログラムを通信、伝搬、もしくは輸送してよい任意のコンピュータ可読媒体であってよい。コンピュータ可読信号媒体上に具現されたプログラムコードは、無線、ワイヤライン、光ファイバケーブル、ＲＦ、または同様のもの、あるいは前述のものの任意の適切な組み合わせを含めて、任意の適切な媒体を用いて送信されてよい。
【０１１８】
本開示の態様に関してオペレーションを実施するためのコンピュータプログラムコードは、オブジェクト指向プログラミング言語、例えば、Ｊａｖａ、Ｓｃａｌａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｅｉｆｆｅｌ、ＪＡＤＥ、Ｅｍｅｒａｌｄ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＶＢ．ＮＥＴ、Ｐｙｔｈｏｎまたは同様のもの、従来の手続き型プログラミング言語、例えば、「Ｃ」プログラミング言語、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ１７０３、Ｐｅｒｌ、ＣＯＢＯＬ１７０２、ＰＨＰ、ＡＢＡＰ、動的プログラミング言語、例えば、Ｐｙｔｈｏｎ、ＲｕｂｙおよびＧｒｏｏｖｙ、あるいは他のプログラミング言語を含めて、１つ以上のプログラミング言語を任意に組み合わせて書かれてよい。プログラムコードは、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアローンのソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上および部分的にリモートコンピュータ上で、または完全にリモートコンピュータまたはサーバ上で実行してよい。後者のシナリオでは、リモートコンピュータがローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含めて、任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータへ接続されてもよく、あるいは接続が（例えば、インターネットサービスプロバイダを用いてインターネットを通じて）外部コンピュータへ、またはクラウドコンピューティング環境で行われてもよく、あるいはサービスとしてのソフトウェア（ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  ｓｅｒｖｉｃｅ）（ＳａａＳ）のようなサービスとして提供されてもよい。
【０１１９】
さらにまた、処理要素もしくはシーケンスの列挙される順序、または数字、文字、あるいは他の指定の使用は、それゆえに、特許請求の範囲において指定されている場合を除き、本請求のプロセスおよび方法をいずれかの順序に限定することは意図されない。上記の開示は、何が本開示の種々の有用な実施形態であると現在考えられるかを様々な例を通じて考察するが、かかる詳細は、専らその目的のためであり、添付される特許請求の範囲は、開示される実施形態には限定されず、逆に、本開示の実施形態の趣旨および範囲内にある修正および等価な配置に及ぶことが意図されることを理解すべきである。例えば、上記の様々な構成要素の実装は、ハードウェアデバイスで具現されてもよいが、ソフトウェアのみのソリューション、例えば、既存のサーバまたはモバイルデバイス上にインストレーションとして実装されてもよい。
【０１２０】
同様に、当然のことながら、本開示の実施形態の先の記載においては、本開示を簡素化して様々な実施形態のうちの１つ以上の理解を助けることを目的として、様々な特徴がときには単一の実施形態、図、またはそれらの記述に一緒にまとめられる。しかしながら、本請求の主題が各請求項に明示的に列挙されるものより多くの特徴を必要とするという意図をこの開示の方法が反映すると解釈すべきではない。逆に、請求される主題が先に開示された単一の実施形態のすべての特徴より少ない特徴の中にあってもよい。
【０１２１】
いくつかの実施形態において、本出願のある実施形態を記載し、請求するために用いられる量または特性を表す数がいくつかの事例では「約（ａｂｏｕｔ）」、「およそ（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ）」、または「実質的に（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ）」のような用語によって修正されることを理解すべきである。例えば、「約」、「およそ」、または「実質的に」は、別に明記されない限り、それが記述する値の±２０％の変化を示してよい。従って、いくつかの実施形態において、明細書および添付される特許請求の範囲に提示される数値パラメータは、特定の実施形態によって取得することが求められる所望の特性に依存して変化しうる近似である。いくつかの実施形態において、数値パラメータは、報告される有効桁数の観点から、かつ通常の丸め技術を適用することによって解釈されるべきである。本出願のいくつかの実施形態の広い範囲を提示する数値範囲およびパラメータが近似であるにも係わらず、具体例に提示される数値は、できる限り正確に報告される。
【０１２２】
本明細書に引用される特許、特許出願、特許出願の出版物、ならびに他の材料、例えば、論文、書籍、仕様書、刊行物、文書、物、および／または同様のものの各々は、それと関連するいずれかの出願経過、本文書と一貫性がないかまたは矛盾するそのいずれか、または本文書と現在または後に関連する特許請求の範囲の最も広い範囲について限定する影響を有しうるそのいずれかを除いて、すべての目的のためにその全体がこの参照により本明細書に組み込まれる。例として、組み込まれる材料のいずれかと関連する用語の記述、定義、および／または使用法と、本文書と関連するそれらとの間にいずれかの非一貫性または矛盾が万一あるならば、本文書における用語の記述、定義、および／または使用法を優先するものとする。
【０１２３】
最後に、本明細書に開示される本出願の実施形態は、本出願の実施形態の原理を説明することを理解すべきである。採用されてよい他の修正が本出願の範囲内にあってよい。従って、例として、それらに限定するものではないが、本出願の実施形態の代わりの構成が本明細書における教示に従って利用されてもよい。それに応じて、本出願の実施形態は、正確に示され、記載されたものに限定されない。
【図１】
2021508094.tif 000003
【図２】
2021508094.tif 000004
【図３】
2021508094.tif 000005
【図４】
2021508094.tif 000006
【図５】
2021508094.tif 000007
【図６】
2021508094.tif 000008
【図７】
2021508094.tif 000009
【図８】
2021508094.tif 000010
【図９】
2021508094.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成31年2月22日(2019.2.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
配車注文の飲酒している乗客を識別するための人工知能システムであって、前記システムは、
配車注文の飲酒している乗客を識別するための命令のセットを含んだ少なくとも１つの記憶媒体、および
前記記憶媒体と通信する少なくとも１つのプロセッサ
を備え、命令の前記セットを実行するときに、前記少なくとも１つのプロセッサは、
データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得し、
前記複数のサンプルの各々について、アプリケーションを用いて、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含む複数のフィーチャを抽出し、前記注文フィーチャセットが飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含み、
飲酒モデルを取得するために前記複数のフィーチャおよび前記複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングする
ように指示される、
人工知能システム。
【請求項２】
前記複数のサンプルは、陽性サンプルセットおよび陰性サンプルセットを含み、
前記陽性サンプルセットは、複数の過去の飲酒配車注文を含み、
前記陰性サンプルセットは、複数の過去の非飲酒配車注文を含む、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記乗客フィーチャセットは、ランダムな乗客の基本的なフィーチャ、および前記ランダムな乗客の過去の注文に関するフィーチャを含み、
前記ドライバ・フィーチャセットは、ランダムなドライバの基本的なフィーチャ、および前記ランダムなドライバの過去の注文に関するフィーチャを含み、
前記注文フィーチャセットは、ランダムな注文の基本的なフィーチャをさらに含む、
請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
複数の過去の指定運転注文に基づいて複数の飲酒ホットスポットを識別する
ようにさらに指示される、請求項１〜３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記複数の飲酒ホットスポットを識別するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記複数の過去の指定運転注文から複数の過去の飲酒指定運転注文を取得し、前記複数の過去の飲酒指定運転注文の各々が出発位置を含み、
前記複数の過去の飲酒指定運転注文の前記出発位置に基づいて複数の区域を識別して、
前記複数の区域の各々について
前記区域が所定の条件を満たすかどうかを判定し、
前記区域が前記所定の条件を満たすという判定に応答して、前記区域を前記複数の飲酒ホットスポットのうちの１つの飲酒ホットスポットとして指定する
ようにさらに指示される、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記所定の条件は、
前記区域における過去の飲酒指定運転注文の数が数の閾値より大きいか、または
過去の飲酒苦情配車注文の数対過去の飲酒指定運転注文の数の比が比の閾値より大きい
のうちの少なくとも１つを含む、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記複数のフィーチャを抽出するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記複数のサンプルの各々について
出発位置を識別し、
前記出発位置を飲酒ホットスポットへマッピングして、
前記飲酒ホットスポットに基づいて前記飲酒ホットスポット関連のフィーチャを抽出する
ようにさらに指示される、請求項１〜６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記予備分類モデルは、勾配ブースト決定木（ＧＢＤＴ）モデルである、請求項１〜７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
乗客の乗客端末から配車注文を取得して、
前記配車注文および前記飲酒モデルに基づいて前記乗客が飲酒しているかどうかを判定する
ようにさらに指示される、請求項１〜８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記乗客が飲酒しているかどうかを判定するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記乗客の飲酒確率を取得し、前記配車注文が前記飲酒モデルの入力であり、前記飲酒確率が前記飲酒モデルの出力であり、
前記飲酒確率が確率の閾値より大きいかどうかを判定し、
前記飲酒確率が前記確率の閾値より大きいという判定に応答して、前記乗客が飲酒していると判定する
ようにさらに指示される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記乗客が飲酒しているという判定に応答して、前記配車注文のドライバのドライバ端末へ、前記ドライバ端末のドライバインターフェース上に表示される、警告を送信する
ようにさらに指示される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
命令のセットを含む少なくとも１つの記憶媒体、ネットワークへ通信接続されたデータ交換ポート、および前記記憶媒体と通信する少なくとも１つのプロセッサを含んだコンピューティングデバイス上に実装された、配車注文の飲酒している乗客を識別するための人工知能方法であって、前記方法は、
データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得するステップと、
前記複数のサンプルの各々について、アプリケーションを用いて、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含む複数のフィーチャを抽出するステップであって、前記注文フィーチャセットが飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含む、前記抽出するステップと、
飲酒モデルを取得するために前記複数のフィーチャおよび前記複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングするステップと
を含む、人工知能方法。
【請求項１３】
前記方法は、
複数の過去の指定運転注文から複数の過去の飲酒指定運転注文を取得するステップであって、前記複数の過去の飲酒指定運転注文の各々が出発位置を含む、前記取得するステップと、
前記複数の過去の飲酒指定運転注文の前記出発位置に基づいて複数の区域を識別するステップと、
前記複数の区域の各々について、
前記区域が所定の条件を満たすかどうかを判定するステップと、
前記区域が前記所定の条件を満たすという判定に応答して、前記区域を複数の飲酒ホットスポットのうちの１つの飲酒ホットスポットとして指定するステップと
によって前記複数の過去の指定運転注文に基づいて前記複数の飲酒ホットスポットを識別するステップをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記方法は、
乗客の乗客端末から配車注文を取得するステップと、
前記乗客の飲酒確率を取得するステップであって、前記配車注文が前記飲酒モデルの入力であり、前記飲酒確率が前記飲酒モデルの出力である、前記取得するステップ、
前記飲酒確率が確率の閾値より大きいかどうかを判定するステップ、および
前記飲酒確率が前記確率の閾値より大きいという判定に応答して、前記乗客が飲酒していると判定するステップによって
前記配車注文および前記飲酒モデルに基づいて前記乗客が飲酒しているかどうかを判定するステップと
をさらに含む、請求項１２または請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
配車注文の飲酒している乗客を識別するための命令の少なくとも１つのセットを備える、非一時的可読媒体であって、電気デバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、命令の前記少なくとも１つのセットは、前記少なくとも１つのプロセッサに方法を行うように指示し、前記方法は、
データベースに記憶された過去の配車注文から複数のサンプルを取得するステップと、
前記複数のサンプルの各々について、アプリケーションを用いて、乗客フィーチャセット、ドライバ・フィーチャセット、および注文フィーチャセットを含む複数のフィーチャを抽出するステップであって、前記注文フィーチャセットが飲酒ホットスポット関連のフィーチャを含む、前記抽出するステップと、
飲酒モデルを取得するために前記複数のフィーチャおよび前記複数のサンプルに基づいて予備分類モデルをトレーニングするステップと
を含む、非一時的可読媒体。
【国際調査報告】
2021508094.tif 000012
2021508094.tif 000013