ভ্রমণ সময় এবং গতি পঠনের জন্য রোডস ম্যানেজমেন্ট ইনসাইটস ডেটা মডেলগুলি বিভিন্ন তথ্য উৎসকে একত্রিত করে তৈরি করা হয়েছে:
সমষ্টিগত মানচিত্রের তথ্য: সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উৎস হল গুগল ম্যাপ থেকে সংগৃহীত, বেনামী তথ্য, যা গুগল ম্যাপকে বিশ্বজুড়ে রাস্তায় যানবাহনের রিয়েল-টাইম গতি গণনা করতে দেয়।
ঐতিহাসিক ট্র্যাফিক ডেটা: সময়ের সাথে সাথে, একত্রিত ব্যবহারকারীর ডেটা ঐতিহাসিক ট্র্যাফিক প্যাটার্ন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়, যা সিস্টেমকে সপ্তাহের যেকোনো সময় এবং দিনে একটি নির্দিষ্ট রাস্তার "স্বাভাবিক" ট্র্যাফিক বুঝতে সাহায্য করে।
সম্পূরক তথ্য: ঐতিহাসিক তথ্য অন্যান্য তথ্যের সাথে একত্রিত করা হয়, যার মধ্যে রয়েছে স্থানীয় পরিবহন বিভাগের মতো অংশীদারদের কাছ থেকে তৃতীয় পক্ষের তথ্য, সেইসাথে দুর্ঘটনা বা নির্মাণের মতো ঘটনার রিপোর্টকারী ম্যাপ ব্যবহারকারীদের রিয়েল-টাইম ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া।
এআই এই তথ্য উৎসগুলিকে একত্রিত করে বর্তমান পরিস্থিতি এবং রিয়েল-টাইম ডেটা বোঝার জন্য এবং ঐতিহাসিক ডেটা সহ বেসলাইন ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করে। রুটগুলি কীভাবে পূর্বাভাস দেওয়া হয় তার জন্য এই সংমিশ্রণটি গুরুত্বপূর্ণ, উদাহরণস্বরূপ:
- ছোট রুটগুলি মূলত বর্তমান , রিয়েল-টাইম তথ্যের উপর নির্ভর করে
- দীর্ঘ রুটগুলি উন্নত AI মডেলিং ব্যবহার করে, যেখানে কাছাকাছি অংশগুলি রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করে পূর্বাভাস দেওয়া হয়, যেখানে আরও দূরবর্তী অংশগুলি ঐতিহাসিক নিদর্শনগুলির উপর বেশি নির্ভর করে।
- সীমিত রিয়েল-টাইম সিগন্যাল সহ রাস্তাগুলি ধীরগতির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এর ঐতিহাসিক তথ্যের উপর বেশি নির্ভর করে।
আরও পড়া
গুগলের রাস্তার তথ্য সম্পর্কে আপনি নিম্নলিখিত গুগল ব্লগ পোস্টগুলিতে আরও জানতে পারবেন:
- যানজটে বসে থাকার উজ্জ্বল দিক: রাস্তার যানজটের তথ্য সংগ্রহ করা
- গুগল ম্যাপস ১০১: কীভাবে এআই ট্র্যাফিকের পূর্বাভাস দিতে এবং রুট নির্ধারণ করতে সাহায্য করে
- উন্নত গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কের সাহায্যে ট্র্যাফিক পূর্বাভাস