據(jù)外媒報(bào)道，谷歌地圖是該公司使用廣泛的產(chǎn)品之一，其預(yù)測(cè)未來(lái)交通堵塞的能力使其成為許多司機(jī)不可或缺的工具。谷歌表示，每天有超10億公里的道路在該應(yīng)用的幫助下被用戶行駛。但正如這個(gè)搜索巨頭在今日發(fā)表的博客文章中解釋的那樣，得益于DeepMind的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，它的功能將變得更加精確。

DeepMind是谷歌母公司Alphabet旗下的一家總部位于倫敦的人工智能實(shí)驗(yàn)室。

在這篇博文中，谷歌和DeepMind的研究人員解釋了他們?nèi)绾螐母鞣N來(lái)源獲取數(shù)據(jù)并將其輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中以預(yù)測(cè)交通流量。這些數(shù)據(jù)包括從Android設(shè)備上匿名收集的實(shí)時(shí)交通信息、歷史交通數(shù)據(jù)、當(dāng)?shù)卣峁┑南匏俸徒ㄖさ氐刃畔⒁约叭魏谓o定道路的質(zhì)量、大小和方向等因素。因此，在谷歌的估計(jì)中，鋪設(shè)的道路比未鋪設(shè)的道路要好，而算法會(huì)認(rèn)為有時(shí)在高速公路上走一段較長(zhǎng)的路比在多條蜿蜒的街道上走要快。

所有這些信息都被輸入由DeepMind設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)中挑選出模式并利用它們來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的交通。谷歌表示，在一些城市，它的新模型已經(jīng)將谷歌地圖實(shí)時(shí)預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間的準(zhǔn)確性提高了50%。它還指出，隨著疫情的爆發(fā)以及隨后道路使用情況的變化，它不得不改變用于進(jìn)行這些預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)。

谷歌地圖產(chǎn)品經(jīng)理Johann Lau寫(xiě)道：“當(dāng)2020年初開(kāi)始封鎖時(shí)，我們看到全球的流量減少了50%。為了應(yīng)對(duì)這一突然變化，我們最近更新了我們的模型使其變得更加敏捷--自動(dòng)對(duì)過(guò)去兩到四周的歷史交通模式進(jìn)行優(yōu)先排序并排除此前任何時(shí)候的交通模式?！?/p>

該模型的工作原理是將地圖劃分為谷歌所說(shuō)的“超級(jí)路段”--即共享交通量的相鄰街道群。每一個(gè)都跟一個(gè)單獨(dú)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配對(duì)，對(duì)該領(lǐng)域的交通進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前尚不清楚這些超級(jí)路段有多大，但谷歌指出它們的大小范圍是“動(dòng)態(tài)”的，這意味著它們會(huì)隨著流量的變化而變化，而且每一個(gè)該功能的人都利用了TB級(jí)別的數(shù)據(jù)。這個(gè)過(guò)程的關(guān)鍵是使用一種特殊類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network），谷歌說(shuō)它特別適合處理這類(lèi)映射數(shù)據(jù)。
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