الخلاصة:
ستسمح هذه الشراكة لخرائط غوغل من توقع مسبق للازدحام المروري قبل حدوثه.

تساعد يوميا خرائط غوغل المستخدمين لها في التنقل لملايير الكيلومترات في أكثر من 200 بلد ومنطقة حيث تقول غوغل أن تقديراتها لوقت الوصول لازالت دقيقة إلى ما فوق 97% في كل هذه الرحلات. ومع ذلك فهذا لا يرضي غوغل وتتجه حاليا لعقد شراكة مع ديب مايند لاستغلال تقنياتها في تعليم الآلة للرفع أكثر من دقة توقع وقت الوصول.

قبل هذه الشراكة مع ديب مايند وهو مختبر تابع لألفابت مختص في بحوث الذكاء الاصطناعي، كانت خرائط غوغل تستعمل أرشيف لأنماط سلوك مرورية و ظروف قائمة حينها لفهم أنماط سلوك المرور الحالية. والهدف المرجو هو الوصول إلى توقع لأنماط سلوك مرورية في المستقبل وطورت ديب مايند لتحقيق هذا الغرض شبكة رسومية عصبية والتي تأخذ بعين الاعتبار بيانات حول التوقيت في السنة، جودة الطرق، حدود السرعة، الحوادث المرورية وأخيرا الحواجز.

وبفضل مقاربة تعليم الآلة، فقد حسنت خرائط غوغل نسبة الدقة في التوقع الحي لوقت الوصول بـ 50% في أماكن مثل برلين، جاكرتا، ساو باولو، سيدني، طوكيو وواشنطن. وتستطيع حاليا هذه الخرائط تحذير المستخدم لها من ازدحامات مرورية آتية قبل وقوعها.

وكما هو الحال في انتشار فيروس كوفيد-19، فإنه يمكن لأحداث غير مسبوقة التشويش جذريا على الأنماط المرورية وبالتالي تصبح هذه النماذج للتوقعات بدون فائدة. وقد عايشت غوغل انخفاضا في المرور الطرقي على مستوى العالم مع بدء الإغلاقات الكاملة منذ بداية العام الجاري. وهذا الحدث المفاجئ دفع غوغل لمرونة أكثر. حيث أخدت في إعطاء الأولوية لأنماط سلوك مرورية قبل أسبوعين أو أربعة أسابيع وإهمال الأنماط القديمة منها.

وتقول غوغل أن توقع المرور الطرقي و تحديد المسارات والممرات معقد للغاية. لكنها ستظل باستمرار تبحث عن وسائل لإجلاء المستخدمين عن الحواجز وإبقاءهم بأمان. وأضافت حديثا خرائط غوغل معطيات مرورية منطوقة ووسعت من التوجيهات الطرقية الذكية وزادت من التوقعات لطرق خاصة بالحافلات و القطارات.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *