Sürücülerin seyahat planlamalarında en büyük yardımcısı olan Google Haritalar, sunduğu anlık trafik yoğunluğu bilgileriyle ulaşım süreçlerini kolaylaştırıyor.
Birçok kullanıcı yola çıkmadan önce potansiyel rotaları inceleyerek haritada sarı ve kırmızı renkle gösterilen yoğun bölgelerden kaçınmaya çalışıyor.
Uygulamayı aktif şekilde kullanan ve yolda bulunan kişilerden toplanan canlı veriler, mevcut yol durumunu anlık olarak sürücülere gösteriyor.
Ancak platform sadece o andaki sıkışıklığı göstermekle kalmayıp gelecekteki muhtemel trafik akışını da önceden hesaplıyor.
YAPAY ZEKA TEKNOLOJİSİ YILLAR ÖNCESİNE DAYANIYOR
Yapay zeka kavramı günümüzde popüler bir pazarlama terimine dönüşmeden yıllar önce Google Haritalar bu teknolojiyi aktif şekilde kullanıyordu.
Uygulama, trafiği tahmin edebilmek adına geçmiş sürüş verileriyle anlık verileri harmanlayan gelişmiş bir süreç yürütüyor.
Haftanın belirli günlerinde ve saatlerinde şehir içi ulaşım kanalları genellikle tahmin edilebilir bir düzen izliyor.
Özellikle yoğun kullanılan işe gidiş ve geliş güzergahları, günün belli saatlerinde sürekli olarak diğer yollardan daha fazla araç ağırlıyor.
ANLIK OLAYLAR VE GEÇMİŞ VERİLER BİRLEŞİYOR
Yine de yollardaki sıradan akış beklenmedik istisnai durumlar nedeniyle aniden bozulabiliyor. Yaşanan bir kaza sonucunda sürücülerin farklı güzergahlara yönelmesi, tüm standart trafik tahminlerini altüst ediyor.
Bu gibi sürpriz durumlar nedeniyle navigasyon sisteminin sadece geçmiş verilerine güvenmesi yeterli bir doğruluk sağlamıyor.
Uygulama, en yüksek doğruluğu yakalamak adına hem o andaki canlı bilgileri hem de genel sürüş eğilimlerini yapay zeka ile analiz ediyor.
WAZE VE ARAÇ TÜRLERİNE GÖRE TAHMİN SİSTEMİ
Sürücülerin tercih edebileceği tek gelişmiş navigasyon seçeneği elbette sadece Google Haritalar ile sınırlı değil.
Benzer bir altyapı sunan Waze uygulaması da kullanıcılara tahmini varış süresi hesaplarken hem geçmiş verileri hem de canlı akışı inceliyor.
Waze platformu bir sürücünün hedefe ne kadar sürede varacağını hesaplarken kullanılan aracın türünü de detaylıca hesaba katıyor.
Trafik sıkışıklığında otomobiller aynı düşük hızda ilerlemek zorunda kalırken motosiklet sürücüleri araçların arasından rahatça manevra yapabiliyor.
Sistem toplayıp sentezlediği verilerde bu farkları göz önüne alarak her kullanıcı grubuna özel bir zaman tahmini sunuyor.
Kullanılan navigasyon uygulamasının çalışma mantığını öğrenmek, sunulan imkanlardan en yüksek verimi almaya yardımcı oluyor.
