Google рассказала, как коронавирус повлиял на Google Maps
«Google Карты», впрочем, как и все остальные сервисы Google, можно считать одним из лучших в своей отрасли. Они предельно информативны, функциональны и точны. Ожидать от карт чего-то другого в принципе не приходится, ведь если они хотя бы раз заведут вас не туда, скорее всего, пользоваться ими вы больше не будете. А, между тем, точность зависит от того, как много людей ими пользуются, потому что на основе данных об их количестве алгоритмы прогнозируют образование пробок на дорогах и рассчитывают время прибытия. Поэтому в пандемию Google пришлось изрядно переработать Google Maps.
Карты Google изменились с момента коронавирусной пандемии
Введение всеобщего карантина привело к тому, что мировой трафик снизился примерно на 50%. Сокращение количества автомобилей на дорогах привело к тому, что алгоритмы, отвечающие за прогнозирование пробок и расчет времени прибытия, лишились возможности исправно работать. Все-таки интенсивность движения в городах всегда плюс-минус одинакова, а автомобильный поток никогда резко не растет и не падает. Поэтому Google долгое время полагалась исключительно на эти показатели и горя не знала. По крайней мере до пандемии, которая вынудила кое-что изменить.
Обновление Google Maps
В Картах Google за построение маршрутов и прогнозирование времени прибытия отвечает ИИ
Чтобы удержать точность прогнозирования Google Maps на прежнем уровне, - а это, на минуточку, 97% - разработчики карт объединились с лабораторией Alphabet AI DeepMind. Это специальное подразделение Google, которое занимается развитием технологий искусственного интеллекта и машинного обучение. Его специалисты предложили команде Google Maps внедрить нейронную сеть, которая будет формировать прогнозы на основе косвенных данных, обеспечивая на выходе довольно высокую точность.
Нейронная сеть, которую разработали специалисты Alphabet AI DeepMind, получила название Graph Neural Networks. Они обучили ее выстраивать пространственно-временные модели, основываясь на таких переменных, как интенсивность потока, время и место, качество дорожного покрытия, ограничения скорости, аварии и заграждения, полицейские блок-посты и т. д.
На основе этих данных нейронная сеть начала выстраивать довольно точные прогнозы, результативность которых не только не упала, но даже выросла. Например, в тайваньском Тайчжуне прирост точности составил 51%. Схожие показатели были зафиксированы в Берлине, Джакарте, Сан-Паулу, Сиднее, Токио, Вашингтоне и еще нескольких городах.
Маршруты в Google Maps
Обновления Google Maps не всегда бывают очевидными
Модель прогнозирования трафика является составной частью механизма определения оптимальных маршрутов движения. Если мы прогнозируем, что трафик может вырасти в одном направлении, мы подберем вам альтернативный маршрут с меньшим трафиком. Мы также учитываем ряд других факторов, например, качество дорожного покрытия: асфальтированная дорога или нет, гравийная или булыжная, грязная или чистая. Эти факторы могут затруднить движение, и мы вряд ли будем рекомендовать проблемную дорогу. Мы так же смотрим на протяженность и извилистость дороги, учитывая, что узость и обилие поворотов могут замедлить ваше движение, - объяснили в Google.
Получается, что по большей части прогнозированием и подбором маршрута занимается искусственный интеллект, который нагрузили необходимой информацией, чтобы он произвел соответствующие расчеты. Еще несколько лет назад в это было сложно поверить, а теперь это является абсолютной нормой. Другое дело, что обычно Google не раскрывает подробностей о своей внутренней кухне. Поэтому в большинстве случаев пользователи даже не догадываются, по какой схеме работают приложения и сервисы, к которым они привыкли. Но, быть может, это и к лучшему?
