Aggregierte Kartendaten:Die wichtigste Quelle sind aggregierte, anonymisierte Daten aus Google Maps. Damit kann Google Maps die Echtzeitgeschwindigkeit von Fahrzeugen auf Straßen weltweit berechnen.
Bisherige Verkehrsdaten:Im Laufe der Zeit werden die aggregierten Nutzerdaten verwendet, um bisherige Verkehrsmuster zu erstellen. So kann das System den „normalen“ Verkehr für eine bestimmte Straße zu einer bestimmten Uhrzeit und an einem bestimmten Wochentag ermitteln.
Zusätzliche Daten:Verlaufsdaten werden mit anderen Daten kombiniert, darunter Drittanbieterinformationen von Partnern wie lokalen Verkehrsbehörden sowie Echtzeit-Nutzerfeedback von Maps-Nutzern, die Vorfälle wie Unfälle oder Baustellen melden.
KI kombiniert diese Informationsquellen, um mit Echtzeitdaten die aktuellen Bedingungen zu erfassen und mit Verlaufsdaten Prognosen zu erstellen. Diese Kombination ist entscheidend für die Vorhersage von Routen, z. B.:
- Kurze Routen hängen weitgehend von aktuellen Echtzeitinformationen ab.
- Bei längeren Routen wird fortschrittliche KI-Modellierung verwendet. Dabei werden nahegelegene Segmente anhand von Echtzeitdaten vorhergesagt, während weiter entfernte Segmente stärker auf Verlaufsmustern basieren.
- Bei Straßen mit wenigen Echtzeitsignalen wird stärker auf Verlaufsdaten zurückgegriffen, um Verlangsamungen vorherzusagen.