谷歌地图如何使用deepmind的人工智能工具来预测你的到达时间
谷歌地图是该公司应用最广泛的产品之一，它预测即将到来的交通堵塞的能力使它成为许多司机不可或缺的工具。谷歌说，每天都有超过10亿公里的道路在该应用的帮助下行驶。但是，正如这家搜索巨头今天在博客中解释的那样，得益于谷歌母公司Alphabet旗下位于伦敦的人工智能实验室DeepMind提供的机器学习工具，它的功能变得更加准确。
在这篇博客文章中，谷歌和DeepMind的研究人员解释了他们如何从各种来源获取数据，并将其输入机器学习模型来预测流量。这些数据包括从Android设备匿名收集的实时交通信息、历史交通数据、来自地方**的限速和建筑工地等信息，以及任何给定道路的质量、大小和方向等因素。因此，在谷歌的估计中，铺砌的道路优于未铺砌的道路，而算法将决定，有时走更长一段的高速公路比走多条蜿蜒的街道要快。
所有这些信息都被输入到由DeepMind设计的神经网络中，这些神经网络从数据中挑选出模式，并使用它们来预测未来的流量。谷歌表示，它的新模式已经将谷歌地图在一些城市的实时eta准确率提高了50%。它还指出，在COVID-19爆发和随后的道路使用变化之后，它不得不改变用于做出这些预测的数据。
谷歌地图产品经理Johann Lau写道：“当2020年初开始封锁时，我们看到全球流量减少了50%。”。“为了应对这一突然变化，我们最近更新了模型，使之更加灵活——自动对过去两到四周的历史流量模式进行优先级排序，并对之前的任何时间的模式进行去优先级排序。”
这些模型的工作原理是将地图划分为谷歌所称的“超级路段”——相邻街道的集群，这些街道共享交通量。每一个都与一个单独的神经网络配对，该神经网络可以对该区域进行交通预测。目前尚不清楚这些超级数据段有多大，但google注意到它们有“动态大小”，这表明它们随着流量的变化而变化，而且每个超级数据段都使用“兆字节”的数据。这一过程的关键是使用一种特殊类型的神经网络，称为图形神经网络，谷歌称这种网络特别适合处理这类映射数据。
更多细节，请查看我们的博客文章从谷歌和深心这里和这里。
- 发表于 2021-04-17 19:28
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- 分类：互联网
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