El ABC de Google Maps: cómo usamos inteligencia artificial para predecir el tránsito y determinar rutas

Cada día, se recorren más de mil millones de kilómetros con Google Maps en más de 220 países y territorios de todo el mundo. Cuando te subes a tu auto y comienzas a navegar, instantáneamente podrás ver cierta información como  qué camino tomar, si el tránsito a lo largo de tu ruta es pesado o ligero, un tiempo de viaje estimado y un tiempo de llegada estimado (ETA por sus siglas en inglés). Si bien todo esto parece simple, muchas cosas suceden detrás de escena para entregar esta información en cuestión de segundos. Si alguna vez te has preguntado cómo sabe Google Maps cuando hay un atasco de tráfico masivo o cómo determinamos la mejor ruta para un viaje, sigue leyendo. 

Tránsito en vivo, impulsado por conductores de todo el mundo
Google Maps analiza información agregada de ubicaciones para comprender las condiciones del tráfico en los caminos de todo el mundo. Pero aunque esta información nos ayuda a estimar el tránsito actual --para determinar por ejemplo si un atasco afectará o no tu conducción en ese momento-- no toma en cuenta cómo se verá el tráfico a los 10, 20 o incluso 50 minutos de tu viaje. Aquí es donde realmente entra en juego la tecnología.

Predicción del tránsito con técnicas avanzadas de aprendizaje automático y un poco de historia
Para predecir cómo será el tráfico en un futuro cercano, Google Maps analiza los patrones de tránsito históricos de los caminos a lo largo del tiempo. Un patrón puede mostrar que la autopista 280 en el norte de California generalmente tiene vehículos que viajan a una velocidad de 100 kmph entre las 6 y las 7 a.m., pero solo a 25-30 kmph al final de la tarde. Luego combinamos esta base de datos de patrones de tráfico históricos con condiciones de tráfico en tiempo real, utilizando el aprendizaje automático para generar predicciones basadas en ambos conjuntos de datos.

Nuestras proyecciones sobre la hora de llegada estimada que muestra el mapa ya son muy buenas; de hecho ofrecieron información certera a los usuarios en un 97% de sus viajes. Pero recientemente nos asociamos con DeepMind, un laboratorio de investigación en Inteligencia Artificial de Alphabet, para reducir ese porcentaje de cálculos inexactos. Utilizamos una arquitectura de aprendizaje automático llamada Graph Neural Networks que ya mostró mejoras significativas en lugares como Sydney, Yakarta, Río de Janeiro, San Pablo, Tokio y Washington DC. Esta técnica avanzada le permite a Google Maps predecir con mayor precisión si tu viaje se verá afectado por una demora que todavía no ha comenzado.

Manteniéndolo actualizado
Durante la mayor parte de los 13 años en los que te hemos mostrado datos de tránsito, los patrones de tráfico históricos han sido indicadores fiables de cómo podrían verse tus condiciones en el camino, pero no siempre es así. Desde el comienzo de la pandemia de COVID-19, los patrones de tráfico en todo el mundo han cambiado drásticamente. Vimos una disminución de hasta un 50 por ciento en el tránsito mundial cuando comenzaron los cierres a principios de 2020. Desde entonces, partes del mundo se han reabierto gradualmente, mientras que otras mantienen restricciones. Para tener en cuenta este cambio repentino, recientemente actualizamos nuestros modelos para ser más ágiles y priorizar automáticamente los patrones de tráfico históricos de las últimas dos a cuatro semanas y restándole prioridad a los patrones de cualquier momento anterior.

Cómo selecciona Google Maps las rutas

Nuestros modelos de tránsito predictivo también son una parte clave de cómo Google Maps determina las rutas de conducción. Si predecimos que es probable que el tráfico sea más intenso en una dirección, automáticamente buscaremos una alternativa de menor tráfico. También consideramos otros factores como la calidad del camino. ¿La ruta está pavimentada o sin pavimentar, o está cubierta de grava, tierra o barro?Elementos como estos pueden dificultar la conducción y hacer que sea menos probable que recomendemos este camino. También nos fijamos en el tamaño y qué tan directo es el camino: conducir por una carretera suele ser más eficiente que tomar una calle más pequeña con varias paradas.

Otras dos fuentes de información son importantes para asegurarnos de que recomendamos las mejores rutas: datos verificados de los gobiernos locales y comentarios de los usuarios en tiempo real. Los datos verificados le permiten a Google Maps conocer los límites de velocidad, los peajes o si ciertos caminos están restringidos debido a factores como arreglos, construcciones o mismo por COVID-19. Y los informes de incidentes de los conductores permiten que Google Maps muestre rápidamente si un camino o un carril está cerrado, si hay obras cerca o si hay un vehículo averiado o un objeto en el camino. Ambas fuentes también se utilizan para ayudarnos a comprender cuando las condiciones del camino cambian inesperadamente debido a deslizamientos de tierra, tormentas de nieve u otras fuerzas de la naturaleza.

Todos los elementos en conjunto
Entonces, ¿cómo funciona exactamente todo esto en la vida real? Supongamos que te diriges a una cita con el médico al otro lado de la ciudad y conduces por la ruta que normalmente tomas para llegar allí. Cuando sales de casa el tráfico fluye libremente, sin ninguna indicación de interrupciones en el camino. Con las predicciones de tránsito de Google Maps combinadas con las condiciones del tráfico en vivo, te informamos que si continúas por tu ruta actual es muy probable que te quedes atrapado en un atasco inesperado a los 30 minutos de tu viaje, lo que significaría perder tu cita. Como resultado, Google Maps te redirecciona automáticamente utilizando su conocimiento sobre las condiciones e incidentes en caminos cercanos, ayudándote a evitar el atasco por completo y llegar a tiempo.

Predecir el tráfico y determinar las rutas es increíblemente complejo y una de las cosas en las que queremos que Google Maps continúe siendo el mejor, además de ayudarte a encontrar lugares adonde ir y cosas que hacer. Siempre estamos trabajando en nuevas herramientas y tecnología para hacer que las rutas que ofrecemos sean lo más eficientes, seguras y útiles posible. 

Publicado por Johann Lau, Product Manager, Google Maps