Dữ liệu bản đồ tổng hợp: Nguồn quan trọng nhất là dữ liệu tổng hợp và ẩn danh từ Google Maps. Dữ liệu này cho phép Google Maps tính toán tốc độ theo thời gian thực của các phương tiện trên đường trên khắp thế giới.
Dữ liệu giao thông trong quá khứ: Theo thời gian, dữ liệu tổng hợp của người dùng được dùng để xây dựng các mẫu giao thông trong quá khứ. Các mẫu này giúp hệ thống hiểu được tình hình giao thông "bình thường" cho một con đường cụ thể vào bất kỳ thời điểm và ngày nào trong tuần.
Dữ liệu bổ sung: Dữ liệu trong quá khứ được kết hợp với các dữ liệu khác, bao gồm cả thông tin của bên thứ ba từ các đối tác như Sở Giao thông vận tải địa phương, cũng như ý kiến phản hồi theo thời gian thực của người dùng Maps báo cáo các sự cố như tai nạn hoặc công trình xây dựng.
AI kết hợp các nguồn thông tin này để hiểu các điều kiện hiện tại bằng dữ liệu theo thời gian thực và đưa ra các dự đoán cơ bản bằng dữ liệu trong quá khứ. Việc kết hợp này là yếu tố then chốt để dự đoán tuyến đường, ví dụ:
- Các tuyến đường ngắn phụ thuộc phần lớn vào thông tin hiện tại, theo thời gian thực
- Các tuyến đường dài hơn sử dụng mô hình AI nâng cao, trong đó các đoạn đường gần đó được dự đoán bằng dữ liệu theo thời gian thực, trong khi các đoạn đường xa hơn phụ thuộc nhiều hơn vào các mẫu trong quá khứ.
- Những con đường có tín hiệu theo thời gian thực hạn chế phụ thuộc nhiều hơn vào dữ liệu trong quá khứ để dự đoán tình trạng giao thông chậm lại.