Многие привычки изменились в ответ на локдауны COVID-19, и это отразилось в крупных сервисах, таких как Google Maps. Компания зафиксировала «снижение мирового трафика до 50%», что потребовало пересмотра дорожных прогнозов. Тем временем, Google Maps «значительно» улучшил ETAs, используя ИИ DeepMind.
Google Maps прогнозирует, «как будет выглядеть трафик в ближайшем будущем», комбинируя исторические данные с текущими дорожными условиями. Это дает прогнозы, точные для 97% поездок.
Этот процесс сложен по ряду причин. Например, даже несмотря на то, что часы пик неизбежно происходят каждое утро и вечер, точное время часа пик может значительно меняться изо дня в день и из месяца в месяц. Дополнительные факторы, такие как качество дорожного покрытия, ограничения скорости, аварии и перекрытия, также могут усложнять модель прогнозирования.
Для получения более точных ETAs команда Google Maps сотрудничала с лабораторией искусственного интеллекта Alphabet DeepMind. В некоторых городах результаты улучшились на двузначные числа: Берлин, Джакарта, Сан-Паулу, Сидней, Токио и Вашингтон. Тайчжун, Тайвань, особенно выиграл от этого нового внедрения — на 51%.
Чтобы сделать это в глобальном масштабе, мы использовали обобщенную архитектуру машинного обучения под названием графовые нейронные сети, которая позволяет нам проводить пространственно-временное рассуждение, включая реляционные смещения обучения для моделирования структуры связей реальных дорожных сетей.
Ранее DeepMind сотрудничал с Google для улучшения преобразования текста в речь и рекомендаций в приложении Android в Play Store.
Между тем, учитывая «внезапное изменение» трафика из-за COVID-19, Google Maps обновил свои модели прогнозирования, чтобы сосредоточиться на данных дорожного движения за последние две-четыре недели. Данные старше этого периода имеют пониженный приоритет, учитывая, насколько сильно различается ситуация в разных частях мира, вернувшихся к нормальной жизни.