Innovatie & Strategie

Artificial Intelligence
Google Maps

Google Maps voorspelt reistijd tot 50 procent accurater met nieuwe AI

Graph neural network kunnen beter effecten verkeersdichtheid doorrekeken.

Google Maps AR feature (screenshot) © Google
4 september 2020

Graph neural network kunnen beter effecten verkeersdichtheid doorrekeken.

De DeepMind-divisie van Google-moeder Alphabet heeft zogeheten graph neural networks ingezet om Google Maps veel beter reistijden te laten inschatten.

De systemen die Google inzette om de reistijden in te schatten maakten tot nog toe vooral gebruik van de actuele situatie op de weg. Maps was er echter niet erg goed in om te voorspellen wat de gebruiker kon verwachten op hun route binnen 10, 20 of 50 minuten. Daarvoor werd namelijk gebruik gemaakt van historische gegevens van die route die met machine learning werden gecombineerd met de actuele omstandigheden op de weg.

DeepMind heeft nu de kunstmatige intelligentie in dat proces verbeterd met een nieuw type AI, de zogeheten 'graph neural networks' die 'spatiotemporal reasoning' mogelijk maakt, meldt het bedrijf in een blog.

Het wegennetwerk wordt opgedeeld in supersegmenten die bestaan uit aansluitende weggedeelten met een significante hoeveelheid verkeer. De route-analyzer creëert deze supersegmenten op basis van verkeersinformatie. Het graph neural network kan vervolgens analyseren wat het effect van verkeersdichtheid is op de verschillende knooppunten in zo'n supersegment en de overgangen daartussen. Door die informatie over verschillende supersegmenten te koppelen, kan veel beter het effect van een verstoring in het verkeersbeeld over een grotere regio worden bepaald. Zo kan bijvoorbeeld beter ingeschat worden wat het effect van een opstopping op een lokale weg voor invloed heeft op de doorstroming op een aangrenzende snelweg.

Het resultaat is volgens de DeepMind-blog dat - afhankelijk van de regio - de accuratesse van de voorspelde reistijd wel met 50 procent kan verbeteren.

Reactie toevoegen
De inhoud van dit veld is privé en zal niet openbaar worden gemaakt.