Kada prije polaska provjerite stanje u saobraćaju na Google Mapsu, aplikacija ne prikazuje samo aktuelne gužve, već pomoću vještačke inteligencije procjenjuje kako će se one razvijati tokom vašeg putovanja.
Mnogi vozači zato prije polaska provjeravaju moguće rute i izbjegavaju dionice označene žutom ili crvenom bojom.
Podaci o trenutnom stanju na putevima prikupljaju se objedinjavanjem informacija sa telefona korisnika koji se već kreću tim pravcima i koriste aplikaciju. Na osnovu brzine njihovog kretanja Google Maps može da procijeni gdje je saobraćaj usporen ili potpuno blokiran, prenosi Benchmark.
Aplikacija, međutim, ne prikazuje samo trenutno stanje, već pokušava da predvidi kako će se gužva mijenjati tokom putovanja. Google Maps je koristio AI tehnologije za prognoziranje saobraćaja mnogo prije nego što je vještačka inteligencija postala široko zastupljen marketinški pojam.
Sistem kombinuje podatke u realnom vremenu sa informacijama iz prošlosti o saobraćaju na određenom putu, u određeno doba dana i određenim danima u sedmici.
Saobraćaj se većinu dana odvija prema relativno predvidljivim obrascima. Rute koje zaposleni svakodnevno koriste obično su opterećenije tokom jutarnjeg i popodnevnog špica, dok su u drugim periodima znatno prohodnije.
Ipak, vanredni događaji mogu potpuno da poremete uobičajeni tok. Saobraćajna nezgoda, radovi na putu ili zatvorena dionica mogu da natjeraju vozače da koriste alternativne pravce, pa se gužve pojavljuju na mjestima na kojima se inače ne očekuju.
Zbog toga Google Maps ne može da se osloni samo na ranije prikupljene podatke. AI analizira aktuelne informacije i poredi ih sa dugoročnim trendovima kako bi procijenio buduće stanje i predložio rutu sa najkraćim očekivanim vremenom putovanja.
Sličan pristup koristi i navigaciona aplikacija Waze, koja istorijske i trenutne podatke kombinuje prilikom izračunavanja procijenjenog vremena dolaska. Waze pritom uzima u obzir i vrstu vozila koju korisnik vozi.
Automobili će se u saobraćajnoj gužvi uglavnom kretati približno istom brzinom, dok motociklista u pojedinim situacijama može lakše da se probije kroz kolonu. Aplikacija zato prilagođava procjenu vremena putovanja dostupnim podacima o vozilu i uslovima na putu.
Tačnost ovih prognoza zavisi od količine i kvaliteta prikupljenih podataka, ali se poboljšava kako sistemi dobijaju više informacija i naprednije algoritme. Čak i korisnici koji upotrebljavaju samo osnovne funkcije imaju korist od procesa koji se neprestano odvijaju u pozadini, piše BGR.