Muchos hábitos han cambiado en respuesta a los bloqueos de COVID-19, y eso se refleja en grandes servicios como Google Maps. La compañía experimentó una «disminución de hasta un 50% en el tráfico mundial», lo que requirió la reestructuración de las predicciones de carreteras . Mientras tanto, Google Maps ha mejorado «significativamente» las ETA al aprovechar DeepMind AI.
Google Maps predice «cómo será el tráfico en un futuro próximo» al combinar patrones históricos con condiciones de tráfico en vivo. Esto produce predicciones que son precisas para el 97% de los viajes.
Este proceso es complejo por varias razones. Por ejemplo, aunque la hora punta ocurre inevitablemente cada mañana y cada noche, la hora exacta de la hora punta puede variar significativamente de un día a otro y de un mes a otro. Factores adicionales como la calidad de la carretera, los límites de velocidad, los accidentes y los cierres también pueden aumentar la complejidad del modelo de predicción.
Para obtener ETA más precisos, el equipo de Google Maps se asoció con el laboratorio DeepMind de Alphabet AI. Los resultados mejoraron en dos dígitos en algunas ciudades: Berlín, Yakarta, São Paulo, Sydney, Tokio y Washington DC. Taiwán, se benefició particularmente de esta nueva implementación con un 51%.
Para hacer esto a escala global, utilizamos una arquitectura de aprendizaje automático generalizada llamada Graph Neural Networks. Esta nos permite realizar un razonamiento espacio-temporal mediante la incorporación de sesgos de aprendizaje relacional. ¿Para qué? Para modelar la estructura de conectividad de las redes de carreteras del mundo real.
DeepMind ha trabajado anteriormente con Google para mejorar la conversión de texto a voz y las recomendaciones de aplicaciones de Android en Play Store.
Mientras tanto, dado el «cambio repentino» en el tráfico debido a COVID-19, Google Maps ha actualizado sus modelos de predicción. ¿Para qué? Para centrarse en las últimas dos a cuatro semanas de patrones de tráfico. Los datos más antiguos están despriorizados, dado que existe una gran variación en las partes del mundo que han vuelto a la normalidad.
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