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グーグルマップはディープマインドAIモデルを通じて「完璧」 / グーグル

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Googleマップは、同社によって最も人気のある製品の一つです。私たちの将来のルートで交通渋滞を予測する能力のおかげで、私たちの多くは、通勤中の手間を軽減するために日常的にアプリを利用しています。実際、Googleは、10億キロメートル以上の道路がアプリの助けを借りて駆動されていると言います。

そして今、Googleマップはから機械学習ツールを実装することによって、より正確になることを示しています.気づいていない人のために、DeepMindはGoogleの親会社Alphabetが所有するロンドンに拠点を置くラボです。

ブログ記事では、GoogleとDeepMindの両方の研究者が、さまざまなソースからデータを取得し、機械学習モデルで分析してトラフィックフローを予測する方法を説明しました。収集するデータには、ライブ交通情報、制限速度、建設現場の有無、および特定の道路の品質、サイズ、方向が含まれます。

この情報はすべて、データ内のパターンを選択し、トラフィックフローを予測するためにそれらを使用するDeepMindによって作成されたネットワークに供給されます。Googleは、AIモデルのアップデートにより、一部の都市ではGoogleマップのリアルタイムETAの精度が最大50%向上したと主張しています。

COVID-19に関して、Googleは2020年初めにロックダウンが課されたとき、世界のトラフィックが50%減少したとコメントしました。また、AIモデルを更新して、変更に伴ってより機敏に対応する必要もありました。

Googleはさらに、AIツールは地図を「スーパーセグメント」または交通量を共有する隣接する通りのクラスターに分割することによって機能すると説明しました。これらの各々は、その特定のセクターの予測を行う別のネットワークと組み合わせられます。現時点では、スーパーセグメントの規模は不明ですが、Googleは、それらがサイズのダイナミクスであり、トラフィックの変動に適応可能であると主張しています。

彼らはまた、Googleによると、この種のマッピングデータを処理する最良の方法の1つであるグラフニューラルネットワークと呼ばれる特別なタイプのニューラルネットワークを利用しています。

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