Google Maps Gunakan AI DeepMind untuk Prediksikan Rute Perjalanan

Foto: Forbes

Teknologi.id - Terkenal sebagai aplikasi penunjuk jalan yang paling banyak digunakan di seluruh dunia, Google Maps kini meningkatkan akurasinya dengan DeepMind, kecerdasan buatan (artificial intelligence) ciptaan induk perusahaan Google, Alphabet.

Baca Juga: Promosi Into the Breach Gratis di Epic Games Store

Dalam laman blog resminya, peneliti Google dan DeepMind menjelaskan bahwa mereka menghimpun data dari berbagai sumber dan memasukkannya ke dalam pemodelan mesin sehingga muncul prediksi lalu lintas.

Data tersebut meliputi informasi lalu lintas terkini yang diambil secara anonim dari piranti Android, data riwayat lalu lintas, batas kecepatan dan lokasi konstruksi dari pemerintah setempat, serta faktor pendukung lainnya seperti kualitas, ukuran, dan arah jalan. 

Seluruh informasi tersebut dimasukkan ke dalam jaringan neural yang didesain oleh DeepMind yang mengambil pola dari data tersebut dan menggunakannya sebagai prediksi lalu lintas. Google menyebutkan bahwa pemodelan tersebut telah meningkatkan keakuratan estimasi waktu kedatangan (ETA) pada Google Maps hingga 50% di beberapa kota. 

Product Manager Google Maps, Johann Lau, mengatakan bahwa mereka mengubah data yang digunakan dalam penyusunan prediksi akibat wabah COVID-19 yang menimbulkan penurunan kepadatan lalu lintas.

Pemodelan ini bekerja dengan membagi peta menjadi supersegments, klaster dari jalan yang berdekatan yang saling berbagi volume lalu lintas. Tiap bagian ini berpasangan dengan jaringan neural tunggal yang memunculkan prediksi lalu lintas pada sektor tersebut. 

Baca Juga: Bahasa Pemrograman dengan Bayaran Tertinggi di Tahun 2020

Masih belum jelas seberapa besar supersegments tersebut, tetapi Google mengatakan bahwa ukuran supersegments tersebut mengikuti perubahan lalu lintas, di mana masing-masingnya menggunakan sejumlah terabit data. Kunci dari proses ini adalah penggunaan tipe jaringan neural khusus yang disebut Graph Neural Network, yang disebut Google sebagai jaringan yang sesuai untuk pemetaan ini. 

(rf)