ジャカルタ - Googleマップのトラフィック予測機能を向上させるために、Googleの研究所とAlphabet AI DeepMindは、異なる地域で利用可能になるアプリの到着予定時間(ETA)を最大50%増加しました。
その後、Googleはグラフィカルニューラルネットワークと呼ばれる機械学習技術を使用します。Googleマップのプロダクトマネージャー、ヨハン・ラウ氏は、Googleマップは総計位置情報と履歴トラフィックパターンを使用して交通状況を把握して予測を判断しているが、以前は外出先で交通渋滞が発生した場合のトラフィックの外観を考慮していなかったと述べた。
「当社のETA予測には、実際には非常に高い精度のバーがあり、97%以上の旅行で一貫して正確な予測が得られます。Googleマップは、まだ始まっていない可能性のある減速の影響を受けるかどうかをより良く予測できるようにするこの技術です」と、Lau氏は述べています。
DeepMindは現在、将来の交通パターンを予測したいので、年の時間、道路の品質、制限速度、事故、道路閉鎖も考慮したグラフィカルニューラルネットワーク技術を開発しました。
この機械学習アプローチにより、Google マップは、ベルリン、ジャカルタ、サンパウロ、シドニー、東京、ワシントン DC などで、リアルタイム ETA の精度を最大 50% 向上させました。今、Googleマップはまた、彼らがその道路を通過する前に、交通渋滞についてユーザーに警告することができます。
COVID-19 パンデミックはトラフィックパターンを大幅に破壊し、これらのナビゲーションアプリの予測モデルを排除します。Googleは、この地域のロックダウンが今年初めに始まったとき、世界中のトラフィックが最大50%減少しました。
突然の変更により、Googleマップはより機敏になりました。Google は、トラフィックを予測し、ルートを決定することは難しい作業であると述べています。ユーザーを混雑から守る方法を模索し続け、最も安全で効率的なルートを選択します。
最近、GoogleマップはARウォーキング方向機能を拡張し、バスや電車のルートに群衆の予測を追加しました。ザ・バージから引用したように、9月4日金曜日。
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