Jak to się dzieje, że Mapy Google tak dobrze przewidują czas dojazdu do celu? Sekretem jest ogrom danych i pomoc sztucznej inteligencji!
Mapy Google stają się powoli instytucją. To produkt który nie tylko pozwala sprawdzić adres, ale także menu w restauracji, nawigować nas do celu, a nawet staje się powoli... serwisem społecznościowym. Nie dla każdego będzie to dobra wiadomość. No bo umówmy się: co za dużo, to nie zdrowo — a chyba nikt nie lubi przekombinowanych platform w których trudno odnaleźć podstawowe funkcje. Mimo wszystko internetowy gigant stale rozwija platformę, a poza dodawaniem nowych funkcji — udoskonala także już te istniejące. Teraz Google pochwaliło się jak doszło do tego, że czasy dojazdu na ich platformie są tak precyzyjne!
To cię zainteresuje Google Pay wreszcie dogania Apple Pay, autoryzacja płatności na smartfonie już działaGoogle "nadzieją" dla współczesnego dziennikarstwa. Wykupi dla nas dostęp do płatnych treści [Aktualizacja]
Zobacz też: Jeszcze kilka takich zmian i Mapy Google będą idealne. Oto nowe, przeprojektowane Google Maps
Sztuczna inteligencja i duuuużo danych gromadzonych każdego dnia — to one są sekretem dokładności
W tej całej dokładności ogromne zasługi ma DeepMind, czyli brytyjski startup Alphabetu. Wszystkie wyliczenia tworzone są w oparciu o gromadzone anonimowo każdego dnia informacje (również stare, zbierane na przestrzeni lat) od użytkowników map, a także dane dotyczące obowiązujących w danym miejscu limitów szybkości, obecnie prowadzonych prac remontowych oraz jakości samej drogi. Ogromne pakiety danych trafiają prosto do sieci DeepMind, która według własnych algorytmów jest w stanie przewidywać ruch na drogach — a tym samym lepiej podawać użytkownikom czas dojazdu na miejsce. Ekipa chwali się że od czasu współpracy z DeepMind — w niektórych miastach udało się nawet o 50% polepszyć celność informacji związanych z czasem dojazdu. Co ważne: tamtejsze narzędzia pozwalają w miarę sprawnie dostosowywać się do nowych realiów, co przydało się w ostatnich miesiącach kiedy wybuchła pandemia koronawirusa, a ulice z dnia na dzień opustoszały. Jak mówi produkt manager Johann Lau, z dnia na dzień ruch na ulicach spadł nawet o 50% — była to zmiana nagła, ale dzięki możliwości szybkiego wprowadzenia zmian w tamtejszych modelach i wzięcia za wzór danych z ostatnich dwóch tygodni, niemal natychmiast udało się dostosować narzędzia tak, by serwowały wiarygodne dane.
Dane, dane i jeszcze raz dane
Jak widać — nie ma tutaj żadnych specjalnych czarów — cała ta magia opiera się na potężnym zbieraniu danych od użytkowników i odpowiedniego ich wykorzystywania. Nowoczesne systemy i narzędzia od DeepMind są tutaj ogromną pomocą, ale warto pamiętać, że każdego dnia Google gromadzi informacje o ponad miliardzie (!) przejechanych kilometrów przez użytkowników. I to one są głównym składnikiem tamtejszego sukcesu. Chociaż... przyznam szczerze, że w przypadku podróży samochodem — o idealnej dokładności w Mapach Google trudno mi się wypowiadać, bo czasem było nawet kilkadziesiąt minut rozjazdu. Ale może kiedy doczekamy się informacji o sygnalizacjach świetlnych w Polsce — będzie nieco dokładniej.
Hej, jesteśmy na Google News - Obserwuj to, co ważne w techu
