Za spóźnienie nie zrzucisz już winy na nawigację. Mapy Google z funkcją, na którą czekamy
Życie bez wygody, jaką daje Google Maps, nie byłoby takie same. Ale są miasta, jak Warszawa, które potrafią się zakorkować jak na zawołanie, choćby od chwili deszczu. Wówczas szacowany czas przyjazdu może się mocno wydłużyć. Teraz Google wziął się za porządne obliczenie, ile podróż naprawdę zajmie.
Szacowany czas przyjazdu w Google Maps
Co nie działa za dobrze? Weźmy czas dojazdu. Na dłuższej trasie, o ile nie nadziejemy się na wypadek, czas faktycznego przyjazdu jest raczej zgodny z tym, co pokazywała na starcie nawigacja. W mieście wskaźnik ten potrafi się dynamicznie zmieniać, pokazując nam na zielono 12 minut do celu, by nagle na czerwono przeskoczyć jednak na 32 minuty. Do tego niektóre miasta, jak Warszawa, potrafią się na kluczowych arteriach zakorkować w jednej chwili.Pod maską map dzieją się skomplikowane procesy. Algorytm wykorzystywany w mapach analizuje szereg różnych czynników - informacji drogowych, natężenia ruchu, sezonowości, nawyków kierowcy, wszystko w czasie rzeczywistym - na bieżąco. To potężny młyn, który mieli ogrom danych, byśmy dojechali na miejsce jak najszybciej.
Teraz, jak informuje Google, się to zmieni. Czas dojazdu w Google Maps ma być do 50 proc. dokładniejszy niż obecnie. Zwłaszcza w warunkach miejskich.
Wszystko za sprawą DeepMind. To firma, którą opisywaliśmy w INNPoland, brytyjska, kilka lat temu Google ją kupił. Zajmuje się rozwojem sztucznej inteligencji. SI w rodzaju tych, które są tyleż imponujące, co niepokojące. To właśnie ta firma stworzyła SI, która pokonała ludzkich arcymistrzów w skomplikowanej grze planszowej go czy StarCrafcie.
Wracamy do map. Google na tę chwilę do sprawy szacowania czasu odległości z punktu A do B podchodzi całościowo. DeepMind z kolei - dzięki swojej technologii - ma ten proces rozbić na etapy, na małe odcinki, gdzie łatwiej zmierzyć długość świateł, czas potrzebny na skręt czy inne drogowe niuanse. W ten sposób szacowany czas przyjazdu będzie dokładniejszy i mniej podatny na zmiany.
Fot. DeepMind