L’azienda di Mountain View ha pubblicato un interessante approfondimento per illustrare il funzionamento della tecnologia che permette di fornire le previsioni del traffico con Google Maps. Complessi algoritmi di intelligenza artificiale, sviluppati in collaborazione con DeepMind, consentono di stimare con precisione l’orario di arrivo, suggerendo eventualmente un percorso alternativo.
Google Maps stima la durata del viaggio e quindi l’orario di arrivo in base alle condizioni del traffico in tempo reale. Per prevedere le future condizioni del traffico, tra cui i rallentamenti che possono incrementare la durata del viaggio, Google tiene conto anche dei dati storici (è noto ad esempio che si creano ingorghi in certi orari della giornata su determinate strade). La previsione del traffico viene effettuata attraverso un’architettura di machine learning denominata Graph Neural Network.
Il modello predittivo offre un’accuratezza maggiore del 97% in alcune città, tra cui Berlino, Giacarta, Sydney, San Paolo, Tokyo e Washington D.C. Recentemente è stato aggiornato per considerare i cambiamenti causati dalla pandemia COVID-19. Il traffico è infatti diminuito fino al 50% durante il lockdown, quindi è stata assegnata una maggiore priorità ai dati relativi alle ultime 2-4 settimane.
Se viene previsto un aumento del traffico in una direzione, Maps consiglia automaticamente un percorso alternativo. Google considera anche altri fattori, come la qualità della strada (asfaltata, non asfaltata, ricoperta di ghiaia, ecc.), la sua dimensione (meglio l’autostrada rispetto ad una statale), i dati delle autorità locali (limiti di velocità, pedaggi, lavori in corso) e i dati forniti dagli stessi utenti (incidenti, veicoli in panne, oggetti sulla strada).
Combinando tutte queste informazioni, Google Maps può prevedere se ci sarà un ingorgo lungo il percorso e suggerire la strada alternativa in modo da consentire all’utente di arrivare in tempo ad un appuntamento.