Google compartió con nosotros un interesante artículo sobre cómo usan la inteligencia artificial para predecir el tránsito y determinar rutas para los usuarios a través de Google Maps.

De acuerdo con la compañía, a diario se recorren más de mil millones de kilómetros con Google Maps en más de 220 países y territorios de todo el mundo. Muchas de estas consultas son hechas para buscar información sobre el tráfico.

Desde aplicación se analiza la información agregada de ubicaciones para comprender las condiciones del tráfico en las calles y utiliza el aprendizaje automático y comportamientos históricos para predecir el tránsito de ese momento.

Lo que hace Maps es analizar los patrones de tránsito históricos a lo largo del tiempo y combina esa base de datos con condiciones de tráfico en tiempo real, lo que le permite generar predicciones basadas en ambos conjuntos de datos.

Con esta información han logrado que las proyecciones sobre la hora de llegada estimada que muestra el mapa sean más precisas. Los porcentajes de exactitud llegan hasta el 97% en la mayoría de los viajes.

Con la intención de mejorar estos porcentajes, Google se asoció con DeepMind, un laboratorio de Inteligencia Artificial de Alphabet. Ellos usan una arquitectura de aprendizaje automático llamada Graph Neural Networks que ya ha logrado mejorar los tiempos de llegada en ciudades como Sao Paulo, Río de Janeiro, Washington DC, Sydney y Yakarta.

Selección de rutas

Google Maps utiliza modelos de desplazamientos para predecir las rutas. Al analizar los trayectos congestionados ofrecen a los usuarios alternativas con menor tráfico, en las que además se tiene en cuenta otros factores como la calidad del camino, el tamaño y qué tan directo es.

Esto además es cotejado con datos verificados de los gobiernos locales y comentarios de los usuarios en tiempo real.

A través de esta información se conocen los límites de velocidad, los peajes, reparaciones en la vía o construcciones, así como los reportes de tráfico pesado, obstrucciones en la vía, calles cerradas y accidentes e incidentes inesperados.

Después de la pandemia

A pesar de estos avances, apareció un nuevo desafío. La llegada de la pandemia de Covid 19 ha estado cambiando los datos del tráfico en todo el mundo.

Los datos de Google indican que desde que comenzó la pandemia global el tránsito regular se redujo hasta la mitad ya que se impuso cuarentena en la mayoría de los países y aunque ya las restricciones se han levantado en algunas partes del mundo la movilidad no es regular.

Como respuesta a esto se hicieron modificaciones en los modelos usados para que sean más ágiles y priorizar automáticamente los patrones de tráfico históricos de las últimas dos a cuatro semanas y restándole prioridad a los patrones de cualquier momento anterior.