التقنيةالذكاء الاصطناعي

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي خرائط جوجل في توقع حركة المرور؟

اقرأ في هذا المقال
  • خرائط جوجل في توقع حركة المرور
  • حركة المرور الحية مدعومة من قبل السائقين في جميع أنحاء العالم
  • توقع حركة المرور باستخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة والقليل من التاريخ

خرائط جوجل في توقع حركة المرور:

كل يوم يتم قطع أكثر من مليار كيلومتر والتجول باستخدام خرائط جوجل في أكثر من 220 دولة ومنطقة حول العالم، وكما تصبح في أيامنا هذه تكنولوجيا أساسية نعتمد عليها في كثيرٍ من المجالات أهمّها تعقّب مواقع الأفراد والأماكن الأخرى المختلفة، وعندما تركب سيارتك أو دراجتك النارية وتبدأ بالتنقل، تظهر لك على الفور بعض الأشياء: أي طريق تذهب منه، وهل حركة المرور على طول طريقك مزدحمة أم لا، ووقت السفر المقدر، في حين أن كل هذا يبدو بسيطًا، هناك الكثير مما يجري خلف الكواليس لتقديم هذه المعلومات في غضون ثوانٍ.

اليوم سنقوم بتحليل أحد الموضوعات المهمة فيما يتعلق بنظام تحديد المواقع وحركة المرور والتوجيه وما إلى ذلك، وإذا كنت قد ترغب في معرفة المزيد حول كيفية معرفة خرائط جوجل بوجود ازدحام مروري هائل، وكيف تحدد خرائط جوجل أفضل مسار للرحلة، فسوف نطلعلك على التفاصيل.

حركة المرور الحية مدعومة من قبل السائقين في جميع أنحاء العالم:

يتم تنقل الأشخاص بالاستعانة بخرائط جوجل ومن خلالها يمكن الاستفادة من بيانات الموقع، وذلك بهدف معرفة حالة حركة المرور على الطرق من أزدحام الطرق، واختيار أسرعها في جميع أنحاء العالم، ولكن بينما تساعدك هذه المعلومات في العثور على تقديرات حركة المرور الحالية، سواء كان ازدحام المرور سيؤثر في قيادتك الآن أم لا، فإنها لا تأخذ بالاعتبار الشكل الذي ستبدو عليه حركة المرور بعد 10 أو 20 أو حتى 50 دقيقة من رحلتك، وهذا هو المكان الذي تلعب فيه التكنولوجيا دورها على أتم وجه.

توقع حركة المرور باستخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة والقليل من التاريخ:

لمعرفة الوضع الذي ستكون عليه حركة المرور، ومن ذلك تحليل خرائط جوجل لأنماط حركة المرور التاريخية لهذه الطرق بمرور الوقت، على سبيل المثال: قد يُظهر أحد الأنماط أن الطريق السريع 280 في شمال كاليفورنيا يحتوي عادةً على مركبات تسير بسرعة 65 ميلاً في الساعة بين 6 و7 صباحًا، ولكنها تسير بسرعة من 15 إلى 20 ميلاً في الساعة في وقت متأخر بعد الظهر، لذلك تقوم خرائط جوجل بعد ذلك بدمج قاعدة البيانات هذه لأنماط حركة المرور التاريخية مع ظروف حركة المرور الحية باستخدام التعلم الآلي لإنشاء تنبؤات بناءً على مجموعتَي البيانات.

لقد اتجهت شركة جوجل بالشراكة مع (DeepMind)، وهو مختبر أبحاث (Alphabet AI)، إلى تطوير دقة إمكانيات التنبؤ بحركة المرور في خرائط جوجل، حيث تشمل هذه التوقعات الوقت المحتمل للوصول بالفعل بدقة كبيرة جداً، وكما ترى جوجل أن توقعاتها كانت دقيقة باستمرار لأكثر من 97 في المئة من الرحلات، وذلك من خلال الشراكة مع (DeepMind) تمكنت جوجل من خفض النسبة المئوية للوقت المتوقع للوصول غير الدقيق إلى أبعد من ذلك، وذلك عن طريق باستخدام بنية التعلم الآلي المعروفة باسم الشبكات العصبية للرسم البياني.

إبقاء البيانات محدّثة:

عبر السنوات السابقة التي تمكنت خرائط جوجل من توفير البيانات اللازمة لحركة المرور، حيث كانت أنماط حركة المرور معتمدة ودقيقة لكل ما يمكن أن تظهر به الطرقات من ظروف قد تواجه المستخدمين، فمنذ بداية جائحة (COVID-19) تغيرت أنماط حركة المرور في جميع أنحاء العالم بشكل كبير، حيث شهدنا انخفاضًا بنسبة تصل إلى 50 في المئة في حركة المرور على مستوى العالم عندما بدأت عمليات الإغلاق في أوائل عام 2020.

ومنذ ذلك الوقت، قد تم إعادة فتح أجزاء من العالم بصورة تدريجية، بينما بقي البعض الآخر يحافظ على بعض القيود في بعض المناطق من العالم، ولمراعاة هذا التغيير المفاجئ، قامت جوجل بتحديث نماذجها لتصبح أكثر مرونة، فقد أعطت الأولوية لأنماط حركة المرور السابقة تلقائيًا من آخر أسبوعين إلى أربعة أسابيع، وقامت بإلغاء ترتيب أولويات الأنماط من أي وقت قبل ذلك.

كيف تختار خرائط جوجل المسارات؟

تعتبر نماذج المرور التّوقًَعية الخاصة بشركة (Google) جزء رئيسي من طريقة تحديد خرائط جوجل لطرق القيادة المناسبة، ففي حال توقعت الخرائط أن حركة المرور من الممكن أن تصبح كثيفة في اتجاه واحد، فسوف تحدد لك مباشرة طريقاً آخر بديل منخفض الحركة. حيث تنظر جوجل كذلك إلى عدد من العوامل الأخرى، مثل جودة الطريق، أو كونها ممهدة أو غير ممهدة أو مغطاة بالحصى أو التراب أو الطين، حيث يمكن أن تؤدي عناصر مثل هذه إلى صعوبة السير على الطريق، ومن غير المرجح أن توصي خرائط جوجل بهذا الطريق كجزء من مسارك. 

حجم الطريق واتجاهه:

كما تأخد الخرائط كذلك في الإعتبار حجم الطريق واتجاهه، وعادة ما تعتير القيادة على الطريق السريع أكثر مرونة من السير في طريق أصغر به العديد من محطات التوقف. وكما أنّ هناك مصدران آخران للمعلومات مهمان للتأكد من أن خرائط جوجل توصي بأفضل الطرق: البيانات الموثوقة من الحكومات المحلية والتعليقات في الوقت الفعلي من المستخدمين. 

التنبؤ بالسرعة المسموحة:

حيث تسمح البيانات المعتدة من خرائط جوجل معرفة حدود السرعة المسموحة والمناسبة للطرقات، أو كون بعض الطرق مقيدة أوقد تم إغلاقها، بسبب أنها قد تكون طرقات تحت الصيانة أو تحت الإنشاء، وتتيح تقارير الحوادث من السائقين في خرائط جوجل أن تُظهر بسرعة كون الطريق مغلقًا، أو هناك إنشاءات قريبة أو إذا كانت هناك مركبة معطلة أو شيء على الطريق. حيث يستخدم كِلا المصدرين أيضًا لمساعدة جوجل على فهم متى تتغير ظروف الطريق بشكل غير متوقع بسبب الانهيارات الطينية أو العواصف الثلجية أو العوامل  الأخرى.

المصدر
How Google Uses Artificial Intelligence To Predict TrafficHere's how Google Maps uses AI to predict traffic and calculate routesHow Google Maps is using AI and Machine Learning to understand post-COVID trafficHow Google Maps uses DeepMind’s AI tools to predict your arrival time

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

زر الذهاب إلى الأعلى