疫情让预测失准，Google Maps结合DeepMind AI提高预定到达时间准确度

由于武汉肺炎疫情大幅影响全球交通运输模式，Google 昨（3）日表示，将整合DeepMind AI技术，以强化路途预定到达时间（ETA）的预测。

推出13年以来，Google Maps每日用户超过10亿人。Google Maps利用路上人、车中的手机集结成的匿名地点资料，来显示当下路况。为提供预定到达时间，Google Maps必须针对不久后的路况进行预测。为此，Google Maps利用历史交通数据，结合机器学习技术来产生ETA的预测。

但是今年由于武汉肺炎（COVID-19）疫情爆发，各国实施封城或管制，影响此类数据的产生。Google 表示，今年以来全球路上交通流量已经减少了50%。而且随着疫情持续，仍然不少地区维持交通管制。为此Google和Alphabet AI研究子公司DeepMind合作，以更新Google Maps算法。新的预测模型将加权过去2到4周的历史数据，而降低之前数据的比例。

Google说，Google Maps ETA预测在97%以上的旅程都有稳定准确率，但和DeepMind合作又更进步。Google Maps利用名为图像神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）的机器学习架构，来减少不准确ETA的比例，使柏林、雅加达、圣保罗、东京、雪梨和华盛顿特区的导航准确度提升50%，Google还宣称甚至塞车因素还没发生前，就能预测你是否受影响。

在提供ETA时，除了新模型，Google Maps也考虑其他因素，包括地方-公告道路速限、检查哨、施工及COVID-19的管制，以及道路面积、方向、道路品质（如是砾石地、柏油或泥地）、气象（如下雪、下暴雨、土石流）、或是使用者回报的交通事故、封路等资料。Google Maps将根据综合上述做出预测，建议用户最适路径。