Google explica cómo sabe Google Maps el tráfico que encontrarás en la ruta

Google Maps sabe cuánto tráfico hay en tu ruta hasta el trabajo: así es capaz de obtener esta información.

Última actualización el 04/09/2020 a las 11:42

Si alguna vez te has preguntado cómo sabe Google Maps el tráfico que hay en una carretera concreta, o lo concurrido que se encuentra un lugar en un momento específico, ahora tienes una explicación oficial de la propia compañía.

A través de una publicación en su blog, Google explica cómo una combinación de distintos métodos es capaz de determinar el tráfico existente en las rutas, haciendo uso de la inteligencia artificial para ofrecer la información más precisa posible.

Así sabe Google Maps el tráfico que habrá en tu ruta hasta el trabajo

Google Maps para Android

Google Maps en un móvil Android.

La estimación del tráfico no es algo nuevo. La compañía lleva años utilizando distintos métodos para determinar cómo de concurrido está un lugar. Nosotros mismos explicamos cómo obtenía Google esta información un par de años atrás.

Ahora, en cambio, sabemos cuáles son las tecnologías concretas que entran en juego a la hora de saber si hay tráfico, y cómo de intenso es en una ruta concreta.

En primer lugar, Google explica que el hecho de que Google Maps sea la plataforma de mapas más usada del planeta, es el factor decisivo para que estos datos sean tan precisos.

Y es que cuando usas Google Maps, los datos de ubicación se utilizan para “comprender” las condiciones del tráfico en las carreteras de todo el mundo –cuanto mayor número de dispositivos haya transmitiendo datos desde una ubicación, más concurrido estará dicho sitio–.

Google pone como ejemplo una ruta en la que los conductores suelen circular a 100 Km/h. Si durante una franja horaria específica, la mayoría de conductores circulan a una velocidad notablemente más baja, al combinar estos datos con los patrones de tráfico históricos, la plataforma es capaz de predecir la intensidad del tráfico durante esa franja horaria.

Además, recientemente la compañía se ha aliado con el instituto de investigación especializado en IA DeepMind para aumentar aún más la precisión de estas estimaciones, que hoy por hoy ya son eficaces en el 97% de las rutas.

“Al asociarnos con DeepMind, hemos podido reducir aún más el porcentaje de tiempos estimados de llegada inexactos mediante el uso de una arquitectura de aprendizaje automático conocida como Graph Neural Networks.”

Al margen de eso, Google explica que este tipo de modelos de IA y predicción se encuentran en cambio constante. Con motivo de la situación global, el número de conductores en las carreteras disminuyó de manera drástica a principios y mediados de año.

Esto llevó a Google a actualizar sus modelos de predicción para ser más ágiles a la hora de ofrecer tiempos estimados de llegada y predicciones de tráfico. Para ello, se otorga prioridad a los patrones de tráfico históricos de las últimas semanas, en lugar de recurrir a los de hace varios meses o incluso años atrás.

El uso de estos sistemas también ayuda a Google Maps a ser más inteligente. Al ser capaz de determinar cuál es la ruta con más tráfico, Google Maps también puede usar esta información para predecir qué ruta puede verse afectada por un tráfico más intenso en las próximas horas, indicando al conductor otra que, si bien puede haber más tráfico en el momento de partir en la ruta recomendada, es más probable que este se acabe reduciendo con el paso de los minutos.

Así, la compañía es capaz de ofrecer información fiable y precisa a la hora de establecer nuestras rutas. En ese sentido, la compañía explica que Maps es capaz de recalcular rutas automáticamente en base a la información recopilada sobre las condiciones actuales y los posibles incidentes indicados por otros conductores que pueden aparecer, ayudando a los conductores a evitar estas zonas cuando sea posible.

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