Como la aplicación se utiliza casi a diario, los conductores están familiarizados con ella y pocos se interesan por su funcionamiento. Google Maps se ha convertido en parte de la vida cotidiana porque sus múltiples funciones lo convierten en algo más que un simple mapa.
Si Waze, que también está bajo el paraguas de Google, funciona principalmente en base a los comentarios y aportaciones de los propios usuarios, ¿cómo lo hace Maps?
Cómo funciona el algoritmo de Maps
Hay varios aspectos que analizar. Lo primero que hay que tener en cuenta es que Google utiliza tecnología de aprendizaje automático para generar predicciones sobre el tráfico en sus rutas.
"Cuando se navega en Google Maps, éste utiliza información agregada sobre la ubicación para determinar las condiciones del tráfico en las carreteras de todo el mundo. Sin embargo, aunque esta información ayuda a encontrar previsiones de tráfico actuales (si el tráfico afectará a tu conducción ahora), no tiene en cuenta cómo será el tráfico dentro de 10, 20 o incluso 50 minutos". Google señala en su blog que es aquí donde esta tecnología es realmente útil.
Predicciones cartográficas
Google no trabaja solo para lograr estas predicciones: a partir de 2020, Google se asoció con Deep Mind, un instituto de inteligencia artificial. Gracias a ello, y según el propio gigante tecnológico, el margen de error de las predicciones se ha reducido hasta un 97% de precisión.
Otros socios son las autoridades locales y los comentarios en tiempo real de los usuarios de la aplicación.
"Para predecir las condiciones del tráfico en un futuro próximo, Google Maps analiza los patrones históricos de tráfico en las carreteras a lo largo del tiempo. Por ejemplo, en la autopista 280 del norte de California suelen circular vehículos a 105 km/h (65 mph) entre las 6 y las 7 de la mañana, pero a sólo 32 km/h (20 mph) a última hora de la tarde. Google combina esta base de datos de patrones de tráfico históricos con las condiciones de tráfico reales y utiliza el aprendizaje automático para generar predicciones basadas en ambos conjuntos de datos."
¿Cómo se seleccionan las mejores rutas en los mapas?
Estos modelos también pueden ayudar a identificar las rutas de conducción óptimas. "Si prevemos que habrá mucho tráfico en una dirección, buscamos automáticamente rutas alternativas con menos tráfico".
El sistema también analiza otros factores, como la calidad de la carretera. Por ejemplo, si la carretera está asfaltada, sin asfaltar o cubierta de tierra o barro. "Viajar por autopistas suele ser más eficiente que hacerlo por carreteras más pequeñas con más interrupciones", afirma la empresa.
