O Google Mapas é muito útil na hora de mostrar qual é o caminho que temos que tomar para chegar a um determinado local, e é uma das plataformas mais eficientes para essa finalidade. E um dos seus recursos mais utilizados por quem usa esse aplicativo é o reconhecimento das condições de tráfego em tempo real.
Isso é possível porque um conjunto de informações é coletado para determinar como está o caminho de volta para casa ou em direção ao estádio onde vai acontecer o clássico de futebol que você quer assistir.
Neste artigo, mostramos como o Google Mapas consegue identificar as condições de trânsito em tempo real, o que facilita a vida de muita gente todos os dias.
Com os dados dos usuários
Os dados de tráfego em tempo real são obtidos com a ajuda dos usuários, uma vez que o Google Mapas coleta os dados de localização de cada dispositivo em funcionamento.
Para determinar essa informação, o Google Mapas leva em consideração como a localização do seu telefone se altera em tempo real, e se essa variação de posição é mais lenta que o normal. Dados baseados na velocidade média do dispositivo e no número de telefones que estão nessa mesma velocidade ajudam a determinar um engarrafamento em um determinado local.
Ou seja, o Google pode determinar se um engarrafamento está acontecendo se um grupo grande de telefones está em uma região em uma velocidade muito lenta ou parados no local. Algo que faz todo o sentido do mundo, uma vez que o recurso de geolocalização está trabalhando o tempo todo no dispositivo em segundo plano.
Dados históricos e de machine learning
A evolução dos fluxos das vias com o passar do tempo é outro fator que determina o tráfego no Google Mapas. Para isso, os padrões históricos de ruas e estradas são analisados.
O Google sabe que em uma rua ou estrada recebe um fluxo maior de carros em determinados momentos do dia. Então, ele combina essa informação com as condições de tráfego em tempo real e o sistema de aprendizagem automática para gerar previsões sobre como vai evoluir as condições de trânsito do local.
A perícia da área feita pela Inteligência Artificial em colaboração com a DeepMind permite calcular o tempo estimado de chegada com uma precisão superior a 97%, com esses dados sendo depurados e melhorados com o passar do tempo.
Dessa forma, o Google também fica sabendo de características como a largura ou a extensão de uma estrada, trechos com asfalto ou terra batida, os obstáculos presentes no trajeto e até o tempo estimado para uma rota alternativa.
Ou seja, o tempo de deslocamento do ponto A para o ponto B também leva em consideração as condições da estrada a ser percorrida, aumentando a eficiência nesta análise. Em alguns casos, vale mais a pena ficar alguns minutos a mais em uma via mais rápida que está congestionada do que pegar um caminho alternativo mais acidentado.
Com os dados de terceiros
Por fim, o Google também coleta dados oficiais dos limites de velocidade, postos de pedágio, estradas restritas ou estradas fechadas por obras.
Além disso, o Google Mapas também leva em consideração os comentários dos usuários em tempo real, que podem relatar acidentes, veículos parados na pista ou obstáculos desconhecidos na estrada.
Todos esses dados adicionais são consideradas mudanças inesperadas em uma estrada ou rua, e podem ser adicionados para modificar o tempo estimado de deslocamento, além de alertar os usuários sobre eventuais riscos da estrada, como deslizamentos de terra e desmoronamentos.
Conclusão
Como você pode ver, o Google trabalha em diferentes frentes para entregar o resultado mais preciso possível para determinar o fluxo de tráfego nas ruas e estradas ao redor do mundo.
Essa combinação de dados é relativamente complexa, mas cumpre com o seu objetivo de entregar uma informação precisa e objetiva para o motorista que está em deslocamento.
E esse trabalho complexo é mais uma pequena amostra da competência e eficiência do Google Mapas, um dos melhores aplicativos de geolocalização para smartphones.