Google Maps es uno de los servicios de mapa más utilizado en el mundo, y parte de su éxito se debe a laspredicciones de tráfico y sugerencias de rutas alternativas, dos funciones que requieren grandes cantidades de datos y de la inteligencia artificial (IA) para que los usuarios lleguen a su destino sin problemas.
Cada día, la gente recorre más de mil millones de kilómetros en 220 países y territorios con la ayuda de Google Maps, gracias a la información que este servicio provee en segundos. Sin embargo, “predecir el tráfico y determinar rutas es increíblemente complejo”, como indica la compañía en su blog. Por ello, ha explicado el funcionamiento de estas dos funciones gracias al recurso de la IA.
Por un lado, los datos agregados de localización contribuyen a la estimación de tráfico actual, pero no dicen nada de cómo será el tráfico dentro de 20 o 50 minutos. Es decir, pueden decirle al usuario cómo está la carretera en este momento.
Pero el servicio de mapas de Google también ofrece predicciones, y para ello, “analiza patrones históricos de tráfico” para las carreteras en el tiempo. Esto es, recopila información sobre las carreteras, los momentos del día y la velocidad a la que circulan los vehículos para que el algoritmo de la compañía pueda establecer patrones y generar predicciones.
Estas predicciones, que con el apoyo de DeepMind alcanzan el 97% de precisión, se han visto afectadas por los cambios en el comportamiento de las personas derivados de la pandemia de Covid-19: los confinamientos en distintos países redujeron drásticamente el tráfico, mientras que la posterior apertura ha estado generalmente acompañada de alguna medida que restringía la movilidad.
Esta situación ha obligado a la compañía a actualizar los algoritmos, de tal forma que atienden a los patrones históricos de tráfico de periodos de tiempo más recientes -entre las dos y las cuatro últimas semanas- para ser más ágiles.
Por otra parte, Google Maps también ofrece rutas alternativas para evitar las carreteras más concurridas. Para ello, además del tráfico, los algoritmos atienden al estado de la vía -si está llena de barro o no está bien alfaltada-, su amplitud o si facilita un trayecto más directo.
Estos datos se complementan con datos procedentes de fuentes gubernamentales locales -límites de velocidad, accidentes o peajes- y de la experiencia en tiempo real de los usuarios. Partiendo de las predicciones de tráfico, junto con el tráfico en tiempo real, Google Maps reformula las rutas en base a las condiciones y los incidentes en carreteras cercanas para que el usuario pueda llegar sin problemas a su destino.
