疫情让预测失准,Google Maps结合DeepMind AI提高预定到达时间准确度

由于新冠肺炎疫情大幅影响全球交通运输模式,Google昨(3)日表示,将集成DeepMind AI技术,以强化路途预定到达时间(ETA)的预测。

推出13年以来,Google Maps每日用户超过10亿人。Google Maps利用路上人、车中的手机集结成的匿名地点资料,来显示当下路况。为提供预定到达时间,Google Maps必须针对不久后的路况进行预测。为此,Google Maps利用历史交通数据,结合机器学习技术来产生ETA的预测。

但是今年由于新冠肺炎(COVID-19)疫情暴发,各国实施封城或管制,影响此类数据的产生。Google表示,今年以来全球路上交通流量已经减少了50%。而且随着疫情持续,仍然不少地区维持交通管制。为此Google和Alphabet AI研究子公司DeepMind合作,以更新Google Maps算法。新的预测模型将加权过去2到4周的历史数据,而降低之前数据的比例。

Google说,Google Maps ETA预测在97%以上的旅程都有稳定准确率,但和DeepMind合作又更进步。Google Maps利用名为图像神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)的机器学习架构,来减少不准确ETA的比例,使柏林、雅加达、圣保罗、东京、雪梨和华盛顿特区的导航准确度提升50%,Google还宣称甚至塞车因素还没发生前,就能预测你是否受影响。

在提供ETA时,除了新模型,Google Maps也考虑其他因素,包括地方政府公告道路速限、检查哨、施工及COVID-19的管制,以及道路面积、方向、道路品质(如是砾石地、柏油或泥地)、气象(如下雪、下暴雨、土石流)、或是用户回应的交通事故、封路等资料。Google Maps将根据综合上述做出预测,建议用户最适路径。