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Google Maps y el Análisis de Datos

El 8 de febrero de 2005 arranca Google Maps en versión Web con la simple idea de ayudar al usuario a llegar de un punto “A” a un punto “B” de manera más rápida y sencilla. Actualmente Google Maps es mucho más que su idea original gracias a la inteligencia artificial, tiene más de 1000 millones de usuarios activos cada mes y cuenta con más de 20 petabytes de datos (2018).​ Se encuentra ​disponible en más de 220 países y territorios por lo que a diario se recorren más de mil millones de kilómetros con esta aplicación por todo el mundo.

Con el pasar de los años Google Maps notó las siguientes necesidades y preguntas: ¿Cómo saber qué tiempo tardará el usuario de un punto “A” a un punto “B”? Todo esto a una hora y día distinto. ​¿Cómo saber que ruta tiene tráfico? ¿Cómo saber que ruta alterna es la ideal? ¿Cómo predecir el tiempo de recorrido al instante? Para responder estas preguntas Google Maps tenía que recolectar y procesar datos. ¿Cómo lo haría?

Google Maps mediante Socios del mapa, Guías locales, además de asociarse con fuentes de datos completas y autorizadas como el Servicio Geológico de EEUU, recolectan y utilizan estos datos para demarcar los límites cambiantes, las vías fluviales, mostrar nuevos caminos para bicicletas, entre otras cosas.​ También una forma poderosa de recolectar datos y comprender las condiciones del tráfico en las carreteras de todo el mundo en tiempo real e histórica, es usando la información recopilada de nuestros Smartphones la cual se comparte normalmente mientras usamos la aplicación.

Google Street View es otra herramienta utilizada, son un grupo de coches que recorren las carreteras accesibles que puedan encontrar, tomando fotos en 360 grados para luego mediante su tecnología unirlas y hacer una sola imagen. Estas imágenes se comparan con otras capas de datos como Google Earth y fuentes de datos externas, lo que ayuda a Maps a detectar cambios geológicos, edificios nuevos y modificados, etc.​

Estas predicciones, con la ayuda de Deepmind (empresa de inteligencia artificial comprada por Google) alcanzan el 97 % de precisión. Estimar tráfico en tiempo real, determinar rutas, predecir tráfico en un futuro cercano,  analizar los patrones de tráfico históricos de las carreteras a lo largo del tiempo mediante modelos de tráfico predictivo,  Al combinar estas bases de datos se pueden generar predicciones basadas en estos conjuntos de datos. Google Maps siempre buscará la opción más cercana y con menor tráfico gracias a su predicción de probabilidades, además toma en cuenta otros campos como por ejemplo la calidad de la vía, la velocidad máxima, peajes, etc.

Matemáticamente hablando Google Maps utiliza el modelo Dijkstra, el cual dado un gráfico ponderado, un punto inicial y un punto final dentro del propio gráfico, el algoritmo encuentra el “camino mínimo” que conecta los dos puntos, es decir, la secuencia de arcos que minimiza la suma de los pesos y por lo tanto, en el caso de Maps, minimiza el tiempo estimado de viaje. Se ha demostrado matemáticamente que siempre encuentra el camino más corto, siempre que haya al menos una ruta posible.

Como pudimos observar gracias a la tecnología de Google Maps y la inteligencia artificial en el manejo y procesamiento de grandes cantidades de datos, podemos ir cualquier lugar del mundo sin necesidad de un mapa, ahorrando tiempo, combustible y sobre todo nos evitamos el estrés de estar “perdidos”. Con el transcurso del tiempo en un futuro cada vez más cercano serán cada vez más beneficiosas para la humanidad este tipo de herramientas y serán fundamentales en nuestras vidas y el medio ambiente.

Actualmente gracias a la inteligencia artificial, se han analizado decenas de miles de millones de imágenes de Street View. Los ajustes han permitido que el sistema sea capaz de interpretar mucho mejor la ubicación de objetos y letreros en el interior de un edificio. Lo cual es útil para nuestros viajes a aeropuertos, centros comerciales o estaciones de tren, puesto que, Live View nos indica dónde se encuentra la escalera o ascensor más próximo para llevar más rápido a nuestro destino. 

Referencias: