Încercând să-și gestioneze cât mai bine riscul de infectare cu coronavirus, utilizatorii au găsit o nouă utilitate pentru serviciul Google Maps, alta decât aflarea traseelor de călătorie și navigarea către locația respectivă.
În schimb, tot mai populară este folosirea Google Maps pentru a obține informații estimative despre rutele deja cunoscute, cum ar fi timpul de călătorie și ora de ajungere la destinație. Mai ales în perioada de vârf a restricțiilor de carantină, utilizatorii au folosit Google Maps și pentru a afla cât de aglomerate sunt mijloacele de transport pe diferite rute de tranzit, ajustând în consecință traseul folosit și ora de plecare pentru a reduce interacțiunile cu ceilalți călători.
Între timp, Google a adus îmbunătățiri acestei funcționalități, Google Maps oferind acum și unele sugestii adresate bicicliștilor, în idea de a încuraja cât mai mult folosirea acestui mijloc de transport în detrimentul rețelei de transport în comun sau autoturismul personal. Dincolo de rațiuni ecologice, mersul pe bicicletă este o activitate individuală care reduce la minimum riscul de infectare în tranzit.
Revenind la estimările din trafic, Google Maps s-a aliat cu DeepMind, laboratorul de cercetare AI al corporației Alphabet.
Dacă în forma actuală, aplicația estimează timpii de călătorie pe baza istoricului de trafic înregistrat de-a lungul timpului și informații recoltate în timp real de pe dispozitivele utilizatorilor aflați în tranzit, în curând aceste predicții vor fi ajustate și cu ajutorul tehnologiilor DeepMind de inteligență artificială.
Algoritmii AI vor ținea seama de mult mai multe aspecte, cum ar perioada din calendar și calitatea carosabilului, limitele de viteză, eventuale accidente raportate și congestionarea cauzată de lucrări la carosabil sau închideri ale arterelor de circulație adiacente.
Nevoia de schimbare a algoritmilor Google Maps a fost expusă cât se poate de clar în această vară, când pentru rutele calculate doar pe baza istoricului de trafic eroarea timpilor de călătorie furnizați a crescut cu până la 50%, algoritmii neputând compensa pentru traficul neobișnuit de lejer din zilele de carantină. Acest lucru s-a datorat faptului că aplicația acordă prioritate modelelor de trafic din ultimele 2-4 săptămâni, lipsind capabilitățile de gestionare a situațiilor excepționale.
Potrivit experimentelor desfășurate în orașe ca Berlin, Jakarta, São Paulo, Sydney, Tokyo și Washington D.C., folosirea noilor algoritmi au îmbunătățit cu până la 50% acuratețea timpilor de sosire estimați, rezultatele fiind, până acum, foarte promițătoare.