Google a adus mai multe modificări modului în care aplicația Maps realizează funcția de ghidare pentru șoferi și crede că acum, cu ajutorul AI-ului, estimările vor fi mult mai aproape de realitate.
În spatele hărților și traseelor realizate de Google Maps stau foarte multe rețele neuronale create și gestionate de compania britanică deținută de Alphabet, DeepMind.
Google explică într-o postare de pe blogul oficial cum folosește, mai nou, algoritmii de învățare mecanică și agreghează toate datele disponibile, inclusiv cele furnizate de milioanele de smartphone-uri cu Android, pentru a crea trasee mai ușoare sau mai rapide ori a estima mai bine timpul necesar.
Pandemia a forțat Google să modifice modul în care funcționează algoritmii și să dea o importanță mai mare datelor recente de trafic în cadrul estimărilor realizate, modificări care, pretinde compania americană, au îmbunătățit cu până la 50% timpii estimați pentru trasee.
Din întregul istoric de trafic al unei zone, AI-ul se uită acum mai mult la datele din ultimele zile când realizează estimările de timp, pentru a lua în calcul fluctuațiile recente în valorile de trafic (plecările în masă din oraș de sărbători, începerea școlilor etc.).
Algoritmul funcționează acum pe baza așa-numitelor supersegmente - grupuri mai mici de străzi și intersecții dintr-o zonă cu aceleași valori de trafic. Fiecare supersegment cade în sarcina unei rețele neuronale, care analizează traficul și face estimări.
Supersegmentele nu au dimensiuni fixe, ci evoluează în funcție de nivelul de trafic. Automat, competența rețelelor neuronale se modifică și ea, acoperind o suprafață mai mare sau mai mică, în funcție de valorile comune de trafic.
Asta înseamnă că în spatele Google Maps stau acum mii sau poate chiar milioane de rețele neuronale specializate pe anumite străzi și intersecții.
Conform Google, utilizatorii navighează zilnic peste 1 miliard de kilometri folosind aplicația Maps.
