В Google Maps используют инструменты DeepMind, чтобы предсказать время прибытия

    imageФото: thegadgetflow.com

    Google рассказала, что функции сервиса Google Maps удалось улучшить благодаря инструментам машинного обучения DeepMind, лондонской лаборатории искусственного интеллекта, принадлежащей Alphabet.

    Исследователи Google и DeepMind объяснили, как они берут данные из различных источников и вводят их в модели машинного обучения для прогнозирования потоков трафика. Эти данные включают в себя живую информацию о дорожном движении, собранную анонимно с устройств Android, историю данных о дорожном движении, такую информацию, как ограничения скорости и дорожные работы от местных органов власти, а также о качестве, размере и направлении выбранной дороги.

    По оценкам Google, асфальтированные дороги превосходят по скорости движения грунтовые, а алгоритм при этом решает, что иногда лучше проехать дольше по автомагистрали, чем перемещаться по нескольким извилистым улицам. Вся эта информация поступает в нейронные сети, разработанные DeepMind, которые по паттернам данных прогнозируют будущий трафик.

    В Google отметили, что новые модели обучения повысили точность работы Google Maps в реальном времени до 50% в некоторых городах. Сами данные для прогнозов пришлось обновить после вспышки COVID-19. Как пояснила компания, она наблюдала снижение мирового трафика до 50%.

    Модели работают, разделяя карты на суперсегменты, представляющие собой объединения соседних улиц. Каждый из них сопряжен с индивидуальной нейронной сетью, которая делает прогнозы трафика для этого сектора. Неясно, насколько велики эти суперсегменты, но Google отмечает, что они имеют «динамические параметры», то есть меняются вместе с трафиком, и каждый из них использует «терабайты» данных.

    В процессе прогнозирования используется графовая нейронная сеть, которая, по утверждению Google, особенно хорошо подходит для обработки такого рода картографических данных.

    Недавно Google добавила в сервис карт статистику о заболеваемости COVID-19 в интересующем пользователя населённом пункте. Помимо информации о гостиницах или достопримечательностях пользователь будет видеть данные, касающиеся ограничений, связанных с COVID-19, а также о возобновлении рейсов в конкретный пункт назначения.
    См. также:

    Комментарии 2

      0
      Более того, я заметил, что Google предсказывает время прибытия без оглядки на ограничение скорости на участке догори. На моем участке шосее школа-работа скорость ограничена 80км/ч, все гонят под 110-120, ну и ты несешься с потоком. При этом долетаешь минута в минуту согласно Gmaps, a если бы соблюдал скоростной режим — минут на 5 задержался бы точно.
        0
        «11 июн. 2013 г. — Компания Google официально подтвердила заключение сделки по приобретению израильского старт-апа Waze»
        — далее из описания waze, личных наблюдений и опыта…
        1. Gmaps основывается на данных waze
        2. Waze — планирует, предполагает маршрут исходя из:
        — текущих данных вайзеров (напр. пробки)(если нет отчётов за промежуток вреиени — пункт не учитывается)
        — вашей прошлой статистики (обычно еду здесь, обычно быстро, обычно на самолёте...)
        — ваших настроек программы (быстро, экономично (не скажу про Gmaps))
        — правил на участке (ограничения скорости)(в последнюю очередь, сначала — статистика)
        3. «улучшить благодаря инструментам машинного обучения DeepMind» — красивые слова, которые ничего не меняют/добавляют (плюс — дездоказательны)
        Напомню шутку, когда человек положил в тележку сотню (включённых в статистику) телефонов, и на карте отобразилась «пробка» введя в заблуждение водителей, которые в свою очередь создали пробки на объездах.
        4. для homerlittle14 — «минут на 5 задержался бы точно» — предположения без доказательств.

        Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

        Самое читаемое