ICT

1.

Google maps прогнозирует пробки

2.

Методы Google maps по прогнозированию
пробок в городе
Анонимное сбор данных: у миллионов водителей запущен Google Maps с
геолокацией.
Расчет скорости: Google Maps собирает не только геолокацию но и
скорость.
Прямые отзывы от пользователей: сами пользователи пишу о пробках на
улицах.
Матричные шаблоны: у Google Maps хранит данные о улице за многие годы
и может проанализировать активность на дорогах.
Внешние данные: у Google есть данные о праздниках, мероприятиях и тд.
Тем самым можно предположить где будет пробка в момент праздника

3.

Как Google Maps отличает пешеходов от
водителей
Google собирает еще аудио для
анализа, что бы можно было
отличить пешехода от водителя.
Не только звуком можно отличить, но
и геолокацией и скоростью.

4.

Интеграция ИИ с DeepMind
Главные направления интеграцииПрогнозирование времени прибытия (ETA): Приложение применяет
графовые нейросети (GNN) от DeepMind. Они анализируют дорожную обстановку, исторические данные
и делят дороги на логические участки («суперсегменты»), повышая точность предсказания поездок до
50% в крупных городах. Интерактивные миры (Genie 3 и Street View): Технологии виртуальных миров
объединяют миллиарды панорам Street View с моделью Genie 3, превращая реальные панорамы в
интерактивные 3D-симуляции с возможностью виртуального перемещения.Пространственный анализ
(AlphaEarth Foundations): ИИ-модели обрабатывают спутниковые снимки, радарные данные и
климатические слои, детально картируя экосистемы и поверхность планеты. Хотите узнать больше про
конкретную технологию, например, как работают графовые сети для расчета пробок или как устроена
симуляция Street View?