Hoe Google AI gebruikt om files te voorspellen

In een blogpost legt Google uit hoe ze in samenwerking met DeepMind files voorspellen en gebruikers zo een meer precieze aankomsttijd kunnen bieden. DeepMind is een AI-lab uit Londen dat, net als Google, onder moederbedrijf Alphabet valt.

Door gebruik te maken van de locatiegegevens van alle andere mensen die Google Maps gebruiken kan Google direct zien waar de opstoppingen zich bevinden. Maar dat zegt nog niets over de status van het verkeer over tien, twintig of zelfs vijftig minuten verder op je route. Om te voorspellen hoe het verkeer er in de nabije toekomst uitziet analyseert Google Maps de verkeerspatronen uit het verleden.

Zo kan een patroon laten zien dat de snelheid op een ringweg tussen zes en zeven uur ‘s ochtends rond de 80 kilometer per uur ligt, maar dat die aan het einde van de middag daalt tot zo’n 50 kilometer per uur. Door dit soort patronen te combineren met de huidige verkeerssituatie kunnen met behulp van machine learning voorspellingen gemaakt worden die de informatie van beide datasets combineren.

Neural network

Door de samenwerking met DeepMind heeft Google de voorspellingen nog accurater kunnen maken. Tot nu toe zegt Google dat hun voorspelde aankomsttijd 97 procent van de tijd overeenkomt met de werkelijkheid. Door het gebruik van neural networks kunnen ze met name in grote steden zoals Berlijn, Jakarta, Sydney of Tokio betere voorspellingen maken - en een file voorspellen die nog niet eens begonnen is. Een neural network bestaat uit een combinatie van algoritmes die relaties tussen datasets herkennen op een manier die te vergelijken is met hoe een menselijk brein dat doet.

Ook zegt Google dat hoewel historische verkeersdata waardevol is, die niet altijd toereikend is om de huidige situatie te voorspellen. Sinds de start van de uitbraak van het coronavirus zijn verkeerspatronen over de hele wereld ingrijpend veranderd. Toen de eerste lockdowns begonnen in het begin van 2020 zag Google tot wel 50 procent van het verkeer verdwijnen. Om hun voorspellingen wat flexibeler te maken baseert Google zich nu automatisch eerst op de patronen van twee tot vier weken geleden, in plaats van op oudere data.