✅ ✅ Así determina Google Maps como elegir la mejor ruta al destino

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Google Maps es una app que ayuda a que cada día 1.000 millones de kilómetros sean recorridos a través de su interfaz de navegación. Y esas rutas están marcadas por una inteligencia artificial que se encarga de «estipularlas». Vamos a dar un poco de luz sobre cómo funciona Google Maps desde el mismo blog de la gran G.
Una navegación a un destino en el que cuando lo marcamos aparece visualizado la forma en que ir, si el tráfico en la ruta es denso, un tiempo estimado de llegada y otro para el tiempo que usaremos en alcanzar el destino. Estos datos ofrecidos provienen de una gran cantidad de información gestionada de forma interna.

Cómo funciona el navegador de Google Maps

Google ha abierto la caja de los secretos con esta publicación en la que explica cómo funciona de forma interna el navegador de Maps. Digamos que cuando navegamos hacia una ruta en Maps estamos ofreciendo ya una información del estado de esa calle, carretera o autopista. Estos datos son de gran valor, pero no valen mucho cuando se ha de hacer una estimación a cómo estará esa vía en 20, 30 o 50 minutos. Y es aquí donde entra la tecnología provista por Google.
El ‘machine learning’ entra en juego para dar mejor estimaciones para los próximos minutos, y así analizar los patrones de históricos de tráfico de una vía. Un ejemplo sería la A-6 de Madrid. Un patrón de esta autopista o salida de Madrid indica que entre las 6 y 7 de la mañana los vehículos van a una velocidad de 90km/h. Mientras que por la tarde se llega a los 30-50km/h.

La inteligencia artificial de Google Maps para dar estimaciones cruza esos datos con los actuales de la vía actuales y usa el ‘machine learning’ para generar predicciones basadas en ambos datos.
Si ya contamos con que Google se ha asociado con DeepMind, un laboratorio de investigación de Alphabet de Inteligencia Artificial, las predicciones llegan al 97% de todos las rutas tomadas con el navegador de Google Maps. DeepMind usa una tecnología llamada como Redes Gráficas Neurales y que mejoran significativamente las estimaciones en ciudades como Berlín, Jakarta o Tokio.

Actualizando los patrones actuales de tránsito

El problema con el que se ha encontrado actualmente Google Maps yace en la propia pandemia y como ha forzado a que ciudades enteras vieran disminuido su tráfico considerablemente. A la vuelta a la «normalidad», este tráfico no es el mismo y se están usando otros patrones para ir a los destinos.
De hecho ha forzado a que Google Maps actualizara sus modelos para dar prioridad a los patrones de tránsito de las últimas 3-4 semanas. Es decir, que la pandemia ha forzado a que Google se ponga las pilas debido a los cambios llevados a cabo por multitud de ciudades.

Cómo Google Maps selecciona rutas

Los modelos de predicción de tráfico de Maps son una parte más que importante a la hora de determinar las rutas. Por ejemplo, si se predice que el tráfico va a ser denso en una dirección, se buscará un alternativa en la ruta. A la vez que se miran otros aspectos como la calidad de la vía, el ancho de la misma y que sea una vía importante como puede ser una autopista o autovía.
Las otras dos fuentes de información que determinan una ruta provienen una de las fuentes gubernamentales locales, mientras la otra son los propios usuarios. Los datos suministrado por las fuerzas locales ofrecen información sobre límites de velocidad, peajes o si hay restricciones en las vías.
Los usuarios que informan en tiempo real de que en la vía hay un vehículo parado, o si un carril está cerrado, completa la información con la que se determinará la ruta a dar al usuario.
Google aclara que seguirán mejorando los modelos y actualizando la tecnología para dar mejore predicciones sobre rutas. De hecho lo hace de forma automática cuando encuentra una vía con mucho tráfico y da una alternativa sin que prácticamente sepas qué ocurre. Mientras puedes saber cómo Maps se prepara para la llegada del modo oscuro.