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Google: nuove mappe, IA e traffico.

Google: nuove mappe, IA e traffico.

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Come l’intelligenza artificiale aiuta a prevedere il traffico e determinare i percorsi.

Redazione. (blog di Google)

Ogni giorno, oltre 1 miliardo di chilometri vengono percorsi con Google Maps in più di 220 paesi e territori in tutto il mondo. Quando sali in macchina o in moto e inizi a navigare, ti vengono immediatamente mostrate alcune cose: da che parte andare, se il traffico lungo il percorso è intenso o leggero, un tempo di viaggio stimato e un orario di arrivo stimato (ETA). Anche se tutto ciò sembra semplice, c’è un sacco di cose dietro le quinte per fornire queste informazioni in pochi secondi.

Oggi analizzeremo uno dei nostri argomenti preferiti: traffico e instradamento. Se ti sei mai chiesto come fa Google Maps a sapere quando c’è un enorme ingorgo o come determiniamo il percorso migliore per un viaggio, continua a leggere. 

Traffico in tempo reale, alimentato da conducenti di tutto il mondo

Quando le persone navigano con Google Maps, i dati aggregati sulla posizione possono essere utilizzati per comprendere le condizioni del traffico sulle strade di tutto il mondo. Tuttavia, sebbene queste informazioni ti aiutino a trovare le stime di traffico correnti , indipendentemente dal fatto che un ingorgo influirà o meno sulla tua guida in questo momento , non tiene conto di come apparirà il traffico 10, 20 o anche 50 minuti nel tuo viaggio. È qui che entra in gioco la tecnologia.

Previsione del traffico con tecniche avanzate di machine learning e un po ‘di storia

Per prevedere come sarà il traffico nel prossimo futuro, Google Maps analizza i modelli storici di traffico per le strade nel tempo. Ad esempio, uno schema può mostrare che l’autostrada 280 nel nord della California ha in genere veicoli che viaggiano a una velocità di 65 mph tra le 6-7 del mattino, ma solo a 15-20 mph nel tardo pomeriggio. Combiniamo quindi questo database di modelli di traffico storici con condizioni di traffico in tempo reale, utilizzando l’apprendimento automatico per generare previsioni basate su entrambi i set di dati. 

Recentemente, abbiamo collaborato con DeepMind, un laboratorio di ricerca AI di Alphabet, per migliorare l’accuratezza delle nostre capacità di previsione del traffico. Le nostre previsioni ETA hanno già una barra di precisione molto elevata, infatti, vediamo che le nostre previsioni sono state costantemente accurate per oltre il 97% dei viaggi. Grazie alla collaborazione con DeepMind, siamo stati in grado di ridurre ulteriormente la percentuale di ETA imprecisi utilizzando un’architettura di machine learning nota come Graph Neural Networks, con miglioramenti significativi in luoghi come Berlino, Giacarta, San Paolo, Sydney, Tokyo e Washington DC Questa tecnica è ciò che consente a Google Maps di prevedere meglio se sarai interessato o meno da un rallentamento che potrebbe non essere ancora iniziato ! 

Mantenerlo fresco

Per la maggior parte dei 13 anni in cui Google Maps ha fornito dati sul traffico, i modelli storici di traffico sono stati indicatori affidabili di come potevano apparire le tue condizioni sulla strada, ma non è sempre così. Dall’inizio della pandemia COVID-19, i modelli di traffico in tutto il mondo sono cambiati drasticamente. Abbiamo assistito a una diminuzione fino al 50% del traffico mondiale quando i blocchi sono iniziati all’inizio del 2020. Da allora, parti del mondo sono state riaperte gradualmente, mentre altre mantengono le restrizioni. Per tenere conto di questo cambiamento improvviso, abbiamo recentemente aggiornato i nostri modelli per diventare più agili, assegnando automaticamente la priorità ai modelli di traffico storici delle ultime due o quattro settimane e riducendo le priorità rispetto a qualsiasi momento precedente.

Come Google Maps seleziona i percorsi

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I nostri modelli di traffico predittivi sono anche una parte fondamentale del modo in cui Google Maps determina i percorsi di guida. Se prevediamo che è probabile che il traffico diventi intenso in una direzione, troveremo automaticamente un’alternativa a traffico ridotto. Consideriamo anche una serie di altri fattori, come la qualità della strada. La strada è asfaltata o non asfaltata o ricoperta di ghiaia, terra o fango? Elementi come questi possono rendere difficile la discesa di una strada e siamo meno propensi a consigliarla come parte del percorso. Consideriamo anche le dimensioni e l’immediatezza di una strada: guidare lungo un’autostrada è spesso più efficiente che prendere una strada più piccola con più fermate.

Altre due fonti di informazione sono importanti per assicurarci di consigliare i percorsi migliori: dati autorevoli dai governi locali e feedback in tempo reale dagli utenti. Dati autorevoli consentono a Google Maps di conoscere i limiti di velocità, i pedaggi o se determinate strade sono soggette a limitazioni a causa di lavori in corso o COVID-19 . E i rapporti sugli incidenti dei conducenti consentono a Google Maps di mostrare rapidamente se una strada o una corsia è chiusa, se ci sono lavori in corso nelle vicinanze o se c’è un veicolo disabile o un oggetto sulla strada. Entrambe le fonti vengono utilizzate anche per aiutarci a capire quando le condizioni stradali cambiano inaspettatamente a causa di smottamenti, tempeste di neve o altre forze della natura.

Mettere tutto insieme

Quindi, come funziona esattamente tutto questo nella vita reale? Supponiamo che tu stia andando a un appuntamento dal dottore dall’altra parte della città, guidando lungo la strada che di solito prendi per arrivarci. Quando esci di casa, il traffico scorre liberamente, senza alcuna indicazione di eventuali interruzioni lungo il percorso. Con le previsioni sul traffico di Google Maps combinate con le condizioni del traffico in tempo reale, ti informiamo che se continui lungo il percorso corrente, ci sono buone probabilità che rimarrai bloccato in un traffico imprevisto per circa 30 minuti durante la tua corsa, il che significherebbe perdere il tuo appuntamento. Di conseguenza, Google Maps ti reindirizza automaticamente utilizzando la sua conoscenza delle condizioni stradali e degli incidenti nelle vicinanze, aiutandoti a evitare del tutto l’inceppamento e ad arrivare al tuo appuntamento in tempo.

Prevedere il traffico e determinare i percorsi è incredibilmente complesso e continueremo a lavorare su strumenti e tecnologie per tenerti fuori dal traffico e su un percorso il più sicuro ed efficiente possibile.

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