Google Haritalar ve Alphabet’in yapay zeka teknolojileri ile ilgili birimi DeepMind, rota hesaplamaları ve yol tariflerini daha iyi bir hale getirmek için yapay zeka (AI) teknolojilerinden yararlanıyor. Bu sayede kullanıcılara daha doğru bilgiler veriliyor.
- Google, kurduğu enstitü ile insan-yapay zeka etkileşimini araştıracak
- Yapay Zeka hakkında doğru bilinen yanlışlar
- Yapay Zeka nedir, türleri, tarihi ve uygulamaları
Google Haritalar, bundan yaklaşık 13 yıl önce Google tarafından kullanıma sunuldu. Bu platform, kullanıcılarına çok sayıda bilgi ve özellik sundu. Bunlar arasında yol tarifi, rota hesaplamaları, rota üzerindeki trafiğin yoğunluğu, tahmini seyahat ve varış süresi gibi bilgiler yer alıyordu. İnsanların yollarını bulmalarına yardımcı olmak amacıyla geliştirilen bu platform, kısa sürede oldukça gelişmiş bir hale geldi. Yapay zeka (AI) teknolojilerinin de kullanımı ile birlikte, verilen bilgiler oldukça doğru bir hale getirildi.
Yapay zeka kullanımı Haritalar’da doğruluk oranını %50 artırdı
Google ve Alphabet’in yapay zeka araştırma laboratuvarı DeepMind, trafik tahmin yeteneklerini daha da geliştirmek için, makine öğrenim tekniğini kullandı. Bu sayede Sydney, Tokyo, Berlin, Jakarta, Sao Paulo ve Washington DC gibi yerlerde, gerçek zamanlı varış süresi tahminindeki doğruluk oranının yüzde 50 oranında artırılmış oldu.
Google Haritalar yöneticisi Johann Lau, bir blog yazısı üzerinden yaptığı açıklamada, Google Haritalar’ın mevcut trafik tahminlerini belirlemek ve trafik koşullarını anlamak için, toplu konum verilerini ve geçmiş trafik kalıplarını kullandığını, ancak daha önce yolculuk sırasında bir trafik sıkışıklığı meydana gelirse trafiğin nasıl görünebileceğini hesaba katmadığını söyledi.
Tahmini varış süresi ile ilgili bilgilerin halihazırda çok yüksek bir doğruluk oranına sahip olduğunu belirten Lau, ‘tahminlerimizin, seyahatlerin yüzde 97’sinden fazlası için tutarlı bir şekilde doğru olduğunu görüyoruz. DeepMind ile ortaklık kurarak, Berlin, Cakarta, São Paulo, Sidney, Tokyo ve Washington gibi yerlerde önemli iyileştirmelerle Graph Neural Networks olarak bilinen bir makine öğrenimi mimarisini kullanarak hatalı tahmini varış süresi yüzdesini daha da azaltmayı başardık.’ ifadelerini kullandı.
Lau, aynı zamanda Google Haritalar,’ın koronavirüs pandemisinin başlangıcından bu yana küresel trafik modellerinde meydana gelen değişiklikleri hesaba katması için makine öğrenimi modelini nasıl güncellediğini de belirtti. Lau tarafından verilen bilgilere göre bu model, son iki ila dört hafta arasındaki geçmiş trafik modellerini otomatik olarak önceliklendiriyor. Bu büyük oranda bu modelleri baz alıyor.
Sistem ayrıca yol kalitesi gibi bir dizi başka faktörü de baz alıyor. Örneğin yol asfalt mı yoksa çakıl, toprak veya çamurlu mu? Bu gibi öğeler varış süresine etki ediyor. Aynı şekilde yolun büyüklüğü, yol üzerindeki ışıklar, tahmini varış süresine etki eden başka farklı aktörler olarak önümüze geliyor. Google Haritalar ve DeepMind, iş birliği sayesinde yapay zeka kullanılarak tüm bu faktörler göz önüne alınıyor. Ve sitem kullanıcıya buna göre bir rota çiziyor.