ข้อมูลแผนที่แบบรวม: แหล่งข้อมูลที่สำคัญที่สุดคือข้อมูลแบบรวมและลบข้อมูลระบุตัวบุคคลแล้วจาก Google Maps ซึ่งช่วยให้ Google Maps คำนวณความเร็วแบบเรียลไทม์ของยานพาหนะบนถนนทั่วโลกได้
ข้อมูลการจราจรย้อนหลัง: เมื่อเวลาผ่านไป ระบบจะใช้ข้อมูลผู้ใช้แบบรวมเพื่อสร้างรูปแบบการจราจรย้อนหลัง ซึ่งจะช่วยให้ระบบเข้าใจการจราจร "ปกติ" ของถนนที่เฉพาะเจาะจงในเวลาและวันใดวันหนึ่งของสัปดาห์
ข้อมูลเพิ่มเติม: ระบบจะรวมข้อมูลย้อนหลังกับข้อมูลอื่นๆ ซึ่งรวมถึงข้อมูลจากบุคคลที่สามจากพาร์ทเนอร์ เช่น หน่วยงานขนส่งในท้องถิ่น รวมถึงความคิดเห็นแบบเรียลไทม์จากผู้ใช้ Maps ที่รายงานเหตุการณ์ต่างๆ เช่น อุบัติเหตุหรือการก่อสร้าง
AI จะรวมแหล่งข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกันเพื่อทำความเข้าใจสภาพปัจจุบันด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์ และให้การคาดการณ์พื้นฐานด้วยข้อมูลย้อนหลัง การรวมข้อมูลนี้เป็นสิ่งสำคัญในการคาดการณ์เส้นทาง เช่น
- เส้นทางสั้นๆ ขึ้นอยู่กับข้อมูลปัจจุบัน แบบเรียลไทม์ เป็นส่วนใหญ่
- เส้นทางที่ยาวขึ้นจะใช้การสร้างโมเดล AI ขั้นสูง ซึ่งระบบจะคาดการณ์ส่วนที่อยู่ใกล้เคียงโดยใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ขณะที่ส่วนที่อยู่ไกลออกไปจะอาศัยรูปแบบย้อนหลัง มากขึ้น
- ถนนที่มีสัญญาณแบบเรียลไทม์จำกัดจะอาศัยข้อมูลย้อนหลัง มากขึ้นเพื่อคาดการณ์การชะลอตัว