एग्रीगेट किया गया मैप डेटा: Google Maps से मिला एग्रीगेट किया गया और एनोनिमाइज़ किया गया डेटा, सबसे अहम सोर्स है. इसकी मदद से, Google Maps दुनिया भर की सड़कों पर गाड़ियों की रीयल-टाइम स्पीड का हिसाब लगा पाता है.
ट्रैफ़िक का पुराना डेटा: समय के साथ, एग्रीगेट किए गए उपयोगकर्ता डेटा का इस्तेमाल करके, ट्रैफ़िक के पुराने पैटर्न बनाए जाते हैं. इससे सिस्टम को यह समझने में मदद मिलती है कि हफ़्ते के किसी भी दिन और किसी भी समय, किसी खास सड़क पर "सामान्य" ट्रैफ़िक कितना होता है.
अतिरिक्त डेटा: पुराने डेटा को अन्य डेटा के साथ जोड़ा जाता है. इसमें तीसरे पक्ष से मिली जानकारी भी शामिल होती है. जैसे, स्थानीय परिवहन विभागों जैसे पार्टनर से मिली जानकारी. इसके अलावा, Maps के उपयोगकर्ताओं से रीयल-टाइम में मिलने वाले सुझाव, राय या शिकायतें भी शामिल होती हैं. जैसे, क्रैश या कंस्ट्रक्शन की रिपोर्ट करने वाले उपयोगकर्ता.
एआई, जानकारी के इन सोर्स को एक साथ मिलाकर, रीयल-टाइम डेटा के साथ मौजूदा स्थितियों को समझता है. साथ ही, पुराने डेटा के साथ, शुरुआती अनुमान लगाता है. रास्तों का अनुमान लगाने के लिए, यह फ़्यूज़न अहम है. उदाहरण के लिए:
- छोटे रास्तों के लिए, मौजूदा, रीयल-टाइम जानकारी पर ज़्यादा निर्भर रहा जाता है
- लंबे रास्तों के लिए, ऐडवांस एआई मॉडलिंग का इस्तेमाल किया जाता है. इसमें आस-पास के सेगमेंट का अनुमान लगाने के लिए, रीयल-टाइम डेटा का इस्तेमाल किया जाता है. वहीं, ज़्यादा दूरी वाले सेगमेंट के लिए, पुराने पैटर्न पर ज़्यादा निर्भर रहा जाता है.
- जिन सड़कों के लिए रीयल-टाइम सिग्नल सीमित होते हैं, उन पर गाड़ियों की स्पीड कम होने का अनुमान लगाने के लिए, पुराने डेटा पर ज़्यादा निर्भर रहा जाता है.