Google Mapy vedia o zápche skôr, než do nej vojdeš. Odkiaľ vedia, čo sa stane na ceste?
Google Mapy dokážu odhadnúť zápchy ešte predtým, než do nich vojdeš. Pozri sa, ako využívajú dáta z premávky a umelú inteligenciu.
Google Mapy dnes patria medzi najpoužívanejšie navigačné aplikácie na svete. Okrem toho, že ti ukáže správnu cestu, dokáže upozorniť aj na kolóny, nehody alebo pomalú premávku. Mnohí vodiči preto automaticky sledujú farby na mape, kde zelená znamená plynulú jazdu, žltá upozorňuje na spomalenie a červená často signalizuje výrazné zdržanie.
Za týmito informáciami však nestojí iba jednoduché sledovanie áut na cestách. Google Mapy dokážu predpovedať aj to, ako bude vyzerať doprava o niekoľko minút či hodín. A práve tu prichádza na rad umelá inteligencia, ktorá pomáha aplikácii odhadnúť budúci vývoj premávky.
Hoci sa o umelej inteligencii začalo vo veľkom hovoriť až v posledných rokoch, Google ju využíva v Mapách už dlhšie. Systém kombinuje aktuálne údaje z ciest s historickými záznamami a na základe nich vytvára odhady, ktoré ti pomôžu vybrať rýchlejšiu trasu.
Google sleduje, čo sa deje na cestách
Keď používaš Google Mapy počas jazdy, aplikácia získava údaje o aktuálnej situácii. Nejde pritom o sledovanie jedného konkrétneho auta, ale o veľké množstvo anonymizovaných informácií od používateľov, ktorí sa práve pohybujú po cestách. Ak sa napríklad veľa áut na určitom úseku pohybuje pomalšie ako zvyčajne, systém dokáže vyhodnotiť, že na danom mieste vznikla zápcha. Rovnakým spôsobom dokáže odhaliť aj zrýchlenie premávky alebo voľnejšie alternatívne trasy.
Samotná aktuálna situácia však nestačí. Premávka sa totiž mení podľa času, dňa aj udalostí, ktoré sa nedajú vždy predvídať.
Neprehliadni
Doprava má často opakujúce sa vzorce. Ráno bývajú rušnejšie cesty smerom do miest, popoludní zase trasy, ktoré ľudia využívajú pri návrate domov. Google preto využíva aj historické údaje o tom, ako vyzerala premávka na konkrétnych miestach v minulosti. Ak napríklad aplikácia vie, že určitá cesta býva každý pracovný deň o siedmej ráno plná áut, môže s tým počítať aj pri plánovaní trasy.
Samotná história však nestačí. Stačí jedna nehoda, uzatvorená cesta alebo veľké podujatie a bežný dopravný model sa môže zmeniť. Práve preto Google kombinuje staršie údaje s aktuálnymi informáciami. Umelá inteligencia následne analyzuje množstvo dát a vytvorí predpoklad, ako sa bude premávka vyvíjať.
„Google Mapy využívajú umelú inteligenciu na analýzu aktuálnych podmienok aj dlhodobých trendov, aby dokázal presnejšie predpovedať dopravu,“ uvádzajú odborníci.
Prečo niekedy Google netrafí čas príchodu?
Aj napriek pokročilým technológiám nedokážu Google Mapy vždy presne odhadnúť každú situáciu. Doprava totiž závisí od množstva faktorov, ktoré sa môžu zmeniť v priebehu niekoľkých minút. Ak sa napríklad stane nehoda, vodiči začnú hľadať inú cestu. To môže spôsobiť novú zápchu na miestach, ktoré boli ešte pred chvíľou úplne voľné.
Podobné problémy vznikajú aj pri náhlych zmenách počasia, opravách ciest alebo nečakaných udalostiach. Umelá inteligencia dokáže pracovať s veľkým množstvom údajov, no stále musí reagovať na situácie, ktoré sa predtým nestali.
Podobne funguje aj Waze
Google Mapz nie sú jediná aplikácia, ktorá využíva takéto predpovede. Rovnaký princíp používa aj Waze, ktorý patrí medzi populárne navigácie medzi vodičmi. Aj Waze kombinuje aktuálne údaje s historickými informáciami. Pri výpočte času príchodu však dokáže zohľadniť aj ďalšie faktory, napríklad typ vozidla.
To môže byť dôležité napríklad pri motocykloch. Kým vodič auta zostane v hustej kolóne, motorkár môže za určitých podmienok prejsť medzi stojacimi vozidlami a dostať sa dopredu rýchlejšie. Navigácia preto môže pracovať s odlišnými predpokladmi podľa spôsobu dopravy. Waze pri odhadovaní času príchodu využíva podobnú kombináciu historických a aktuálnych údajov ako Google Mapy, pričom zohľadňuje aj vlastnosti konkrétnej jazdy.
Google Mapz sa neustále menia a pribúdajú do nich nové funkcie. Hoci veľa ľudí používa iba základné možnosti, aplikácia v pozadí vykonáva množstvo zložitých výpočtov, aby dokázala odporučiť vhodnú trasu.
Presnosť predpovedí závisí od kvality dostupných údajov a schopnosti systému správne vyhodnotiť situáciu. S ďalším vývojom umelej inteligencie môžu navigačné aplikácie lepšie reagovať na zmeny v premávke a poskytovať presnejšie odhady času príchodu.
Aj keď sa občas stane, že mapa neodhadne situáciu úplne správne, za jednoduchým farebným označením ciest stojí pomerne zložitý systém, ktorý každý deň spracuje obrovské množstvo informácií.
