Штучний інтелект DeepMind покращив функціональність Google Maps

Минуло майже 13 років з того часу, як Google Maps почали надавати дані про дорожній рух, щоб допомогти людям орієнтуватися у маршрутах, приблизному часі в дорозі та прибуття (ETA).

• Найпопулярніші місця у Картах Google та нові функції вкладки «Збережене»
• Neuralink представила чип «The Link» для зчитування даних з мозку
• Супутниковий Інтернет Starlink забезпечує високу швидкість для ігор та стрімінгу

Прагнучи ще більше поліпшити ці можливості прогнозування трафіку, Google і дослідницька лабораторія AI Alphabet DeepMind поліпшили розрахунковий час прибуття в реальному часі на 50% у таких місцях, як Сідней, Токіо, Берлін, Джакарта, Сан-Паулу, Вашингтон та округ Колумбія, за допомогою техніки машинного навчання.

Google Maps використовує сукупні дані про місцезнаходження та історичні моделі трафіку, щоб зрозуміти умови руху та визначити поточні оцінки трафіку. Але раніше система не брала до уваги, як може виглядати трафік, якщо під час поїздки виникнуть затори.

«Наші прогнози вже мають дуже високу планку точності. Насправді, ми бачимо, що наші прогнози були незмінно точними для більш ніж 97% поїздок. Цей метод дозволяє картам Google краще передбачити, чи потрапите ви у затор через уповільнення руху, яке, можливо, ще навіть не почалося».

Google

Експерименти продемонстрували підвищення прогнозуючої здатності завдяки врахуванню сусідніх доріг, які не є частиною головної. Адже затор на бічній вулиці може поширитися і вплинути на рух на більшій дорозі. Завдяки охопленню кількох перехресть модель отримує можливість спочатку прогнозувати затримки на поворотах, затримки через злиття і час на об’їзд в безперервному трафіку.

«Якщо ми прогнозуємо, що трафік в одному напрямку може збільшитися, ми автоматично знайдемо для вас альтернативу з меншим трафіком. Ми також дивимося на ряд інших факторів, наприклад якість дороги. А ще враховуємо розмір і прямолінійність дороги – рух по шосе часто більш ефективний, ніж рух з декількома зупинками».