Dati aggregati di Maps:la fonte più importante sono i dati aggregati e anonimizzati di Google Maps, che consentono a Google Maps di calcolare la velocità in tempo reale dei veicoli sulle strade di tutto il mondo.
Dati storici sul traffico:nel tempo, i dati aggregati degli utenti vengono utilizzati per creare modelli di traffico storici, che aiutano il sistema a comprendere il traffico "normale" per una strada specifica in un determinato momento e giorno della settimana.
Dati supplementari:i dati storici vengono combinati con altri dati, incluse informazioni di terze parti provenienti da partner come i dipartimenti dei trasporti locali, nonché feedback degli utenti in tempo reale degli utenti di Maps che segnalano incidenti come incidenti stradali o lavori in corso.
L'AI combina queste fonti di informazioni per comprendere le condizioni attuali con dati in tempo reale e per fornire previsioni di base con dati storici. Questa fusione è fondamentale per la previsione dei percorsi, ad esempio:
- I percorsi brevi dipendono in gran parte da informazioni attuali e in tempo reale.
- I percorsi più lunghi utilizzano la modellazione avanzata dell'AI, in cui i segmenti vicini vengono previsti utilizzando dati in tempo reale, mentre i segmenti più distanti si basano maggiormente sui pattern storici.
- Le strade con indicatori in tempo reale limitati si basano maggiormente sui dati storici per prevedere i rallentamenti.