Google Maps可以每天幫助用戶在200多個國家和地區(qū)中導航超過10億公里,Google表示,其預計到達時間(ETA)預測對于97%以上的旅行中一直是準確的。但是,對于Google而言,這還不夠好,因此該公司整合了DeepMind人工智能技術用于機器學習,從而使其ETA更加準確。
在與Alphabet人工智能研究實驗室DeepMind合作之前,Google Maps使用了歷史交通模式和實時交通狀況的組合來理解當前的交通模式。作伙伴希望能夠預測未來的交通模式,因此DeepMind開發(fā)了一個圖形神經網絡,該網絡還考慮了一年中的時間、道路質量、限速、事故和關閉等數(shù)據(jù)。
借助這種機器學習方法,Google Maps在柏林,雅加達,圣保羅,悉尼,東京和華盛頓特區(qū)等地方將實時ETA的準確性提高了50%,現(xiàn)在,Google Maps可以在交通擁堵開始之前提前“警告”用戶要注意啦。
正如我們在COVID-19中看到的,前所未有的事件會極大地擾亂交通模式,并使預測模型失效。Google在今年年初封鎖開始時,全球流量下降了50%。這一突如其來的變化迫使Google Maps變得更加敏捷。它開始優(yōu)先考慮過去兩到四周的歷史交通模式,并取消了舊模式的優(yōu)先級。
Google表示,預測交通流量和確定路線非常復雜,它將繼續(xù)尋找讓用戶遠離交通堵塞的方法,并盡可能選擇最安全、最有效的路線。最近,Google Maps加了深入的口頭步行信息,擴展了AR步行方向,并在公共汽車和火車路線上增加了人群預測功能。
原文標題:谷歌地圖正在使用DeepMind AI改善旅行ETA
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