मैप का इकट्ठा किया गया डेटा: सबसे अहम सोर्स, Google Maps का इकट्ठा किया गया ऐसा डेटा है जिसमें आपकी पहचान ज़ाहिर नहीं की जाती. इससे Google Maps को दुनिया भर की सड़कों पर, वाहनों की रीयल-टाइम स्पीड का हिसाब लगाने में मदद मिलती है.
ट्रैफ़िक का पुराना डेटा: समय के साथ, उपयोगकर्ताओं के इकट्ठा किए गए डेटा का इस्तेमाल, ट्रैफ़िक के पुराने पैटर्न बनाने के लिए किया जाता है. इससे सिस्टम को किसी खास सड़क पर, हफ़्ते के किसी भी दिन और समय पर "सामान्य" ट्रैफ़िक को समझने में मदद मिलती है.
अतिरिक्त डेटा: पुराने डेटा को अन्य डेटा के साथ मिलाया जाता है. इसमें तीसरे पक्ष से मिली जानकारी भी शामिल होती है. जैसे, स्थानीय परिवहन विभाग जैसे पार्टनर से मिली जानकारी. साथ ही, इसमें Maps के उपयोगकर्ताओं से मिला रीयल-टाइम फ़ीडबैक भी शामिल होता है. जैसे, क्रैश या निर्माण जैसी घटनाओं की शिकायत करने वाले Maps उपयोगकर्ताओं से मिला फ़ीडबैक.
एआई, इन सूचना स्रोतों को एक साथ जोड़ता है, ताकि रीयल-टाइम डेटा के साथ मौजूदा स्थितियों को समझा जा सके. साथ ही, पुराने डेटा के साथ बेसलाइन अनुमान दिए जा सकें. रास्तों का अनुमान लगाने के लिए, इस फ़्यूज़न का इस्तेमाल किया जाता है. उदाहरण के लिए:
- छोटे रास्तों के लिए, मौजूदा और रीयल-टाइम जानकारी पर काफ़ी हद तक निर्भर रहना पड़ता है
- ज़्यादा दूरी वाले रास्तों के लिए, ऐडवांस एआई मॉडलिंग का इस्तेमाल किया जाता है. इसमें आस-पास के सेगमेंट के लिए रीयल-टाइम डेटा का इस्तेमाल करके अनुमान लगाया जाता है. वहीं, ज़्यादा दूरी वाले सेगमेंट के लिए पुराने पैटर्न पर ज़्यादा भरोसा किया जाता है.
- जिन सड़कों पर रीयल-टाइम सिग्नल कम होते हैं वहां ट्रैफ़िक धीमा होने का अनुमान लगाने के लिए, पुराने डेटा पर ज़्यादा भरोसा किया जाता है.