Google Maps recorre ao DeepMind para melhorar previsões de trânsito

Damos para garantido que, ao introduzir o destino numa app de navegação, se veja imediatamente o caminho a seguir e o tempo estimado de chegada; mas por trás dessa informação esconde-se um complexo sistema que, no caso do Google Maps, até dá uso à Inteligência Artificial do DeepMind para maior precisão.

Indicar o tempo de chegada ao destino é algo que parece simples mas é muito mais complexo do que parece. Não basta fazer as contas com base nas condições de trânsito do momento, pois 5 ou 10 minutos mais tarde as estradas poderão estar completamente congestionadas. Por isso mesmo é preciso ter em consideração os padrões históricos de trânsito nos locais por onde se vai passar, e complementá-los com as condições que vão sendo recolhidas em tempo real.

Uma imensa quantidade de informação que a Google atirou para o seu sistema AI DeepMind, e com o qual conseguiu melhorar ainda mais as recomendações de estradas a seguir e o tempo estimado de chegada.

O sistema até passou a ter em contas as anomalias como as que se verificaram com o Covid-19, com a mudança radical dos padrões de trânsito numa questão de dias – e que em muitos casos mostraram as fragilidades de sistemas baseados nos padrões regulares. Para o Google Maps, os padrões de trânsito passaram a ser considerados em prazos mais reduzidos, para darem mais valor ao que aconteceu nas semanas anteriores, em vez de continuar a ter por base aquilo que aconteceu há meses.

… Mesmo com tudo isto, não posso deixar de achar curioso que por vezes as recomendações das rotas a seguir continuem a parecer um pouco arbitrárias, levando-nos por caminhos complicados, se calhar apenas para poupar meia dúzia de metros ou segundos, quando havia caminhos muito mais fáceis e adequados. Mas pronto, quando se está a ir para um local que não se conhece, que remédio temos senão seguir as indicações dadas…

Publicado originalmente no AadM

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