Google Maps在华盛顿等地方将实时ETA的准确性提高了50%

Google Maps可以每天帮助用户在200多个国家和地区中导航超过10亿公里，Google表示，其预计到达时间(ETA)预测对于97%以上的旅行中一直是准确的。但是，对于Google而言，这还不够好，因此该公司整合了DeepMind人工智能技术用于机器学习，从而使其ETA更加准确。

在与Alphabet人工智能研究实验室DeepMind合作之前，Google Maps使用了历史交通模式和实时交通状况的组合来理解当前的交通模式。作伙伴希望能够预测未来的交通模式，因此DeepMind开发了一个图形神经网络，该网络还考虑了一年中的时间、道路质量、限速、事故和关闭等数据。

借助这种机器学习方法，Google Maps在柏林，雅加达，圣保罗，悉尼，东京和华盛顿特区等地方将实时ETA的准确性提高了50%，现在，Google Maps可以在交通拥堵开始之前提前“警告”用户要注意啦。

正如我们在COVID-19中看到的，前所未有的事件会极大地扰乱交通模式，并使预测模型失效。Google在今年年初封锁开始时，全球流量下降了50%。这一突如其来的变化迫使Google Maps变得更加敏捷。它开始优先考虑过去两到四周的历史交通模式，并取消了旧模式的优先级。

Google表示，预测交通流量和确定路线非常复杂，它将继续寻找让用户远离交通堵塞的方法，并尽可能选择最安全、最有效的路线。最近，Google Maps加了深入的口头步行信息，扩展了AR步行方向，并在公共汽车和火车路线上增加了人群预测功能。

原文标题：谷歌地图正在使用DeepMind AI改善旅行ETA

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