Google Haritalar, trafik sıkışıklığını önceden tahmin eden yapay zekâ geliştiriyor

Yapay zekâ, hayatın hemen her alanında birçok farklı şekilde karşımıza çıkıyor. Yüzyıllar öncesinden fosillerin incelenmesinde de kullanılıyor, yeni sağlık teknolojilerinin geliştirilmesinde de. Buradaki esas mesela yapay zekânın istenen görev doğrultusunda eğitilebilmesi.

Yapay zekâ nedir? Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti İngilizce artificial intelligence kavramının akronimi olan AI sözcüğü de bilişimde sıklıkla kullanılır. Yapay zekâ çalışmaları genellikle insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye yöneliktir. (Wikipedia)

Google Haritalar'da varış tahminleri %97 oranında doğru sonuç veriyor.

Mobil uygulama tarafında da aktif bir kullanım söz konusu. Google Haritalar, yol tarifleri ve yönlendirmelerle birlikte kullanıcıların günlük 200'den fazla ülkede yaklaşık 1 milyar kilometreden fazla gezinmesine yardımcı oluyor.

Ayrıca Google varış zamanı tarihlerinin %97 oranında tutturduğunu özellikle belirtiyor. Yine de bu rakam Google için yeterli değil.

Bu yüzden tahmini varış zamanların daha da doğru hale getirmek için yapay zekâyı devreye sokuyor. Google bu konuda kendi içinde DeepMind ile işbirliğiyle çalışmalar gerçekleştirmeye başlıyor.

DeepMind nedir? DeepMind Eylül 2010'da DeepMind Technologies adıyla kurulmuş bir yapay zeka şirketidir. Google tarafından 2014 yılında satın alındığında ismi değiştirilmiştir. Şirket insanların oyunları nasıl oynadığından esinlenerek, öğrenen bir yapay sinir ağı oluşturmuştur. Şirketin geliştirdiği AlphaGo adlı program 2016 yılında Go oyununda uzman olan bir insanı yenmeyi başardı. (Wikipedia)

Çok farklı parametreleri dikkate alıyor

Google Haritalar, mevcut trafik modellerini anlamak için geçmiş trafik kalıplarını ve canlı trafik koşullarının bir kombinasyonunu kullanıyor. Oluşturulan sinir ağı kapsamında zaman, yol kalitesi, hız sınırları, kazalar ve yol çalışmalarıyla ilgili verileri de dikkate alıyor.

Uygulama, bu makine öğrenimi yaklaşımı sayesinde Berlin, Jakarta, Sao Paulo, Sidney, Tokyo ve Washington DC gibi yerlerde gerçek zamanlı tahmini varış zamanlarının doğruluğunu %50 oranında artırdı. Ayrıca Google Haritalar kullanıcıları trafik sıkışıklıkları konusunda uyarıyor.

Koronavirüs nedeniyle karantinada dünya kara trafiği %50 oranında düştü.

COVID-19 gibi benzeri görülmemiş olaylar trafik kalıplarını büyük ölçüde bozabiliyor ve tahmin modellerini dağıtabiliyor. Google, bu yılın başlarında karantina başladığında dünya çapında trafikte %50 oranında düşüş olduğunu açıkladı.

Ani değişiklik, Google Haritaları'ı daha çevik olmaya zorladı. Bu da son 2 ya da 4 hafta arasındaki geçmiş trafik verilerine öncelik başlandı. Yani daha eski modellerden vazgeçilmeye başlandı.

Google, trafiği tahmin etmenin ve rotaları belirlemenin inanılmaz derecede karmaşık olduğunu ve kullanıcıları mümkün olan en güvenli, en verimli rotalarda tutmanın yollarını aramaya devam edeceğini söylüyor.