Birleştirilmiş Haritalar verileri: En önemli kaynak, Google Haritalar'dan alınan birleştirilmiş ve anonimleştirilmiş verilerdir. Bu veriler, Google Haritalar'ın dünya genelindeki yollarda araçların gerçek zamanlı hızını hesaplamasına olanak tanır.
Geçmiş trafik verileri: Toplanan kullanıcı verileri zaman içinde geçmiş trafik kalıpları oluşturmak için kullanılır. Bu kalıplar, sistemin belirli bir yolun belirli bir zamandaki ve haftanın belirli bir günündeki "normal" trafiğini anlamasına yardımcı olur.
Ek veriler: Geçmiş veriler, yerel ulaştırma bakanlıkları gibi iş ortaklarından alınan üçüncü taraf bilgileri ve kaza ya da yol çalışması gibi olayları bildiren Haritalar kullanıcılarından alınan anlık kullanıcı geri bildirimleri de dahil olmak üzere diğer verilerle birleştirilir.
Yapay zeka, anlık verilerle mevcut koşulları anlamak ve geçmiş verilerle temel tahminler sunmak için bu bilgi kaynaklarını birleştirir. Bu birleştirme, rotaların nasıl tahmin edildiği konusunda kilit öneme sahiptir. Örneğin:
- Kısa rotalar büyük ölçüde mevcut ve anlık bilgilere bağlıdır.
- Daha uzun rotalarda gelişmiş yapay zeka modellemesi kullanılır. Bu modellemede, yakındaki segmentler gerçek zamanlı analiz kullanılarak tahmin edilirken daha uzaktaki segmentlerde geçmişteki kalıplar daha fazla kullanılır.
- Sınırlı sayıda gerçek zamanlı sinyal içeren yollarda, yavaşlamaları tahmin etmek için geçmiş veriler daha fazla kullanılır.