Google explicó cómo proporcionar datos de tráfico precisos a sus usuarios

Google detalló la forma en que usa AI y ML para proporcionar los mejores datos de tráfico para sus usuarios en Google Maps. En una publicación de blog, mencionó la asociación con Mente profunda, un laboratorio de inteligencia artificial de Alphabet para hacer predicciones de tiempos estimados de llegada y viaje.

Google dice que está considerando una gran cantidad de datos, incluido el historial de tráfico en estas rutas, sugerencias de otros conductores, etc., para pronosticar las cosas de la mejor manera posible.

Google utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para proporcionar una hora estimada de llegada precisa en Google Maps

Google explicó cómo proporcionar datos de tráfico precisos a sus usuarios

A lo largo de los años, Google Maps ha crecido hasta convertirse en un servicio tan confiable que ahora millones de personas lo utilizan para viajar más de mil millones de kilómetros todos los días. Una gran parte del éxito de Maps son los datos de tráfico y las rutas sugeridas, que Google reveló ayer en su blog.

Google dice que recopila una cantidad considerable de datos de sus usuarios e historial y los introduce en sus modelos de IA y ML para obtener predicciones precisas.

Los pronósticos son tan sofisticados que ahora pueden estimar el tráfico en una ruta determinada en un futuro próximo. Google dice que usa los datos de ubicación agregados de sus usuarios (usando Google Maps Live) para verificar qué tan congestionada está una ruta.

Si bien esto le da una idea de cómo podría verse el tráfico ahora, los usuarios necesitan estimaciones de tráfico en un futuro cercano, a lo largo de su viaje. Para hacer esto, Google utiliza datos de tráfico históricos, que se incorporan al aprendizaje automático para predecir resultados futuros. Además, dijo sobre la colaboración con Mente profunda, un laboratorio de investigación de Alphabet AI para mejorar las previsiones de tráfico.

Google afirma estar utilizando un modelo de aprendizaje automático llamado Redes neuronales gráficas para realizar predicciones de tráfico mejoradas. Estos datos están disponibles inicialmente para ciudades en Berlín, Yakarta, São Paulo, Sydney, Tokio y Washington DCy predice una ruta de desaceleración incluso antes de comenzar. También considera sugerencias y marcas de conductores, conjuntos de datos gubernamentales, etc. para sugerir mejores rutas.