Datos agregados de Maps: La fuente más importante son los datos agregados y anonimizados de Google Maps, que permiten a Google Maps calcular la velocidad en tiempo real de los vehículos en las carreteras de todo el mundo.
Datos históricos de tráfico: Con el tiempo, los datos agregados de los usuarios se utilizan para crear patrones de tráfico históricos, que ayudan al sistema a comprender el tráfico "normal" de una carretera específica en cualquier momento y día de la semana.
Datos complementarios: Los datos históricos se combinan con otros datos, incluida la información de terceros de socios como los Departamentos de Transporte locales, así como los comentarios de los usuarios en tiempo real de los usuarios de Maps que informan incidentes como accidentes o construcciones.
La IA combina estas fuentes de información para comprender las condiciones actuales con datos en tiempo real y proporcionar predicciones de referencia con datos históricos. Esta fusión es clave para la forma en que se predicen las rutas, por ejemplo:
- Las rutas cortas dependen en gran medida de la información actual y en tiempo real.
- Las rutas más largas utilizan modelos avanzados de IA, en los que los segmentos cercanos se predicen con datos en tiempo real, mientras que los segmentos más distantes dependen más de los patrones históricos.
- Las carreteras con indicadores en tiempo real limitados dependen más de sus datos históricos para predecir las desaceleraciones.