Podstawy danych

Modele danych Statystyk dla Zarządców Dróg dotyczące czasu trwania podróży i odczytów prędkości są tworzone przez połączenie różnych źródeł informacji:

• Zagregowane dane z Map: najważniejszym źródłem są zagregowane, zanonimizowane dane z Map Google, które pozwalają obliczać prędkość pojazdów w czasie rzeczywistym na drogach na całym świecie.

• Dane historyczne o ruchu: z czasem zagregowane dane użytkowników są wykorzystywane do tworzenia historycznych wzorców ruchu, które pomagają systemowi zrozumieć „normalny” ruch na danej drodze o określonej porze i w określonym dniu tygodnia.

• Dane uzupełniające: dane historyczne są łączone z innymi danymi, w tym z informacjami pochodzącymi od partnerów zewnętrznych, takich jak lokalne departamenty transportu, a także z opiniami użytkowników Map w czasie rzeczywistym, którzy zgłaszają zdarzenia takie jak wypadki czy roboty drogowe.

AI łączy te źródła informacji, aby na podstawie danych w czasie rzeczywistym określać bieżące warunki, a na podstawie danych historycznych – prognozy podstawowe. Ta fuzja ma kluczowe znaczenie dla sposobu prognozowania tras, np.:

• Krótkie trasy zależą w dużej mierze od aktualnych informacji w czasie rzeczywistym.
• Dłuższe trasy korzystają z zaawansowanego modelowania AI, w którym pobliskie odcinki są przewidywane na podstawie danych w czasie rzeczywistym, a odleglejsze odcinki w większym stopniu opierają się na wzorcach historycznych.
• W przypadku dróg z ograniczoną liczbą sygnałów w czasie rzeczywistym prognozowanie spowolnień opiera się w większym stopniu na danych historycznych.