據(jù)外媒報道，谷歌地圖是該公司使用廣泛的產(chǎn)品之一，其預(yù)測未來交通堵塞的能力使其成為許多司機不可或缺的工具。谷歌表示，每天有超10億公里的道路在該應(yīng)用的幫助下被用戶行駛。但正如這個搜索巨頭在今日發(fā)表的博客文章中解釋的那樣，得益于DeepMind的機器學(xué)習(xí)工具，它的功能將變得更加精確。

DeepMind是谷歌母公司Alphabet旗下的一家總部位于倫敦的人工智能實驗室。

在這篇博文中，谷歌和DeepMind的研究人員解釋了他們?nèi)绾螐母鞣N來源獲取數(shù)據(jù)并將其輸入到機器學(xué)習(xí)模型中以預(yù)測交通流量。這些數(shù)據(jù)包括從Android設(shè)備上匿名收集的實時交通信息、歷史交通數(shù)據(jù)、當(dāng)?shù)卣峁┑南匏俸徒ㄖさ氐刃畔⒁约叭魏谓o定道路的質(zhì)量、大小和方向等因素。因此，在谷歌的估計中，鋪設(shè)的道路比未鋪設(shè)的道路要好，而算法會認為有時在高速公路上走一段較長的路比在多條蜿蜒的街道上走要快。

所有這些信息都被輸入由DeepMind設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)中挑選出模式并利用它們來預(yù)測未來的交通。谷歌表示，在一些城市，它的新模型已經(jīng)將谷歌地圖實時預(yù)計到達時間的準確性提高了50%。它還指出，隨著疫情的爆發(fā)以及隨后道路使用情況的變化，它不得不改變用于進行這些預(yù)測的數(shù)據(jù)。

谷歌地圖產(chǎn)品經(jīng)理Johann Lau寫道：“當(dāng)2020年初開始封鎖時，我們看到全球的流量減少了50%。為了應(yīng)對這一突然變化，我們最近更新了我們的模型使其變得更加敏捷--自動對過去兩到四周的歷史交通模式進行優(yōu)先排序并排除此前任何時候的交通模式。”

該模型的工作原理是將地圖劃分為谷歌所說的“超級路段”--即共享交通量的相鄰街道群。每一個都跟一個單獨的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配對，對該領(lǐng)域的交通進行預(yù)測。目前尚不清楚這些超級路段有多大，但谷歌指出它們的大小范圍是“動態(tài)”的，這意味著它們會隨著流量的變化而變化，而且每一個該功能的人都利用了TB級別的數(shù)據(jù)。這個過程的關(guān)鍵是使用一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network），谷歌說它特別適合處理這類映射數(shù)據(jù)。
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