¿Qué hace Google Maps realmente para predecir el tráfico en la ruta?

Como es de uso prácticamente diario, los conductores están tan acostumbrados a esta aplicación que seguramente casi nadie se pregunta cómo funciona. Y es que Google Maps es parte de la rutina, pues gracias a un sinnúmero de funcionalidades es mucho más que un mapa.

Y si Waze, que también es propiedad de Google, funciona principalmente con las reseñas y colaboraciones de los mismos usuarios, ¿cómo lo hace Maps?

Cómo funciona el algoritmo de Maps

Son varios los puntos a analizar. Lo primero que hay que tener en cuenta es que Google utiliza técnicas de aprendizaje automático para luego generar predicciones sobre el tráfico en la ruta.

“Cuando las personas navegan con Google Maps, se pueden utilizar datos de ubicación agregados para comprender las condiciones del tráfico en las carreteras de todo el mundo. Pero si bien esta información le ayuda a encontrar estimaciones de tráfico actuales (si un atasco afectará o no su conducción en este momento ), no tiene en cuenta cómo se verá el tráfico a los 10, 20 o incluso 50 minutos de su viaje. Aquí es donde realmente entra en juego la tecnología”, dice Google en su blog.

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Las predicciones de Maps

Para lograr esta predicción, Google no trabaja a solas. Desde 2020, recibe la colaboración del laboratorio de investigación de inteligencia artificial DeepMind. Gracias a esto, y según afirma el mismo gigante tecnológico, el margen de error en las predicciones es menor y la precisión llega hasta un 97%.

También se suman otros colaboradores, como los Gobiernos locales y los comentarios en tiempo real de los mismos usuarios de la aplicación.

“Para predecir cómo será el tráfico en el futuro cercano, Google Maps analiza los patrones de tráfico históricos de las carreteras a lo largo del tiempo. Por ejemplo, un patrón puede mostrar que la autopista 280 en el norte de California generalmente tiene vehículos que viajan a una velocidad de 65 mph [105 km/h] entre las 6 y las 7 a. m., pero solo a 20 mph [32 km/h] al final de la tarde. Luego combinamos esta base de datos de patrones de tráfico históricos con condiciones de tráfico en vivo, utilizando el aprendizaje automático para generar predicciones basadas en ambos conjuntos de datos”, cuenta Google.

¿Cómo selecciona Maps las mejores rutas?

Estos patrones ayudan también a definir las mejores rutas de conducción. “Si predecimos que es probable que el tráfico se vuelva intenso en una dirección, automáticamente le encontraremos una alternativa con menor tráfico”. 

También analizan una serie de otros factores, como la calidad de las carreteras. Por ejemplo, ¿el camino está pavimentado o sin pavimentar, o cubierto de tierra o barro? “Elementos como estos pueden hacer que sea difícil conducir por una carretera y es menos probable que recomendemos esta carretera como parte de su ruta. También nos fijamos en el tamaño y la franqueza de una carretera: conducir por una autopista suele ser más eficiente que tomar una carretera más pequeña con varias paradas”, asegura la empresa.