Google解密怎麼使用 AI 預測車流量、決定最佳路線!

全球超過 220 個國家/地區的 Google 地圖使用者,單日累計的行車導航里程總數超過 10 億公里。每當使用者坐上駕駛座並開始導航,就能立即瀏覽下列資訊:建議路徑、沿途交通壅塞程度、預估交通時間及預計到達時間。整個過程看似非常簡單,但要在幾秒鐘內就能把這些資訊傳達給使用者,背後要做的努力可不少。

今天,我們要來跟大家分享探究一個討論度最高的主題:車流量及路徑規劃。你是否曾想過,Google 地圖究竟如何預測何時會發生嚴重的交通擁塞,又如何決定最佳路線?以下就讓我們來詳細說明。




即時路況:集結全球各地駕駛的位置資料

當使用者在運用 Google 地圖導航時,我們會彙總可用的位置資訊來掌握全球各地的路況。我們可以透過這些資訊推算出目前的車流量,進而判斷路程是否會受到當前交通擁塞的影響,但單靠這項資訊,仍無從預知使用者的車程在10、20 甚至 50 分鐘後的交通狀況,而這正是科技大顯身手的時刻。



透過先進的機器學習技術,搭配過往資料以精準預測路況

為了預測不久後的路況,Google 地圖會分析過往一段時間內的車流量模式。例如,其中一種車流量模式可能會顯示,北加州 280 號公路清晨 6 點至 7 點間的行車時速通常為 105 公里,傍晚時則會降至 24 至 32 公里。 接著,我們會交叉參考過往車流量模式資料庫及即時路況資料,再根據這兩組資料運用機器學習技術產生預測結果。

為了提升路況預測準確度,我們最近與 Alphabet 旗下的 DeepMind AI 研究實驗室合作。我們的預計抵達時間已經具有非常高的準確性,實際上,我們目前在預測車程的時間有高達 97%的準確度。透過與 DeepMind 合作,我們運用一項稱為圖形類神經網路 (Graph Neural Networks) 的機器學習技術,大幅降低預測抵達時間的失準率,成功提升柏林、雅加達、聖保羅、雪梨、東京和華盛頓特區的路況預測準確度。這項技術也使得 Google 地圖更精準地在車多擁擠的情況發生之前,就預測出你的車程是否會受到影響。



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