Dữ liệu tổng hợp trên Maps: Nguồn quan trọng nhất là dữ liệu tổng hợp và ẩn danh từ Google Maps, giúp Google Maps tính toán tốc độ theo thời gian thực của các phương tiện trên đường trên toàn thế giới.
Dữ liệu lưu lượng truy cập trong quá khứ: Theo thời gian, dữ liệu tổng hợp về người dùng được dùng để xây dựng các mẫu lưu lượng truy cập trong quá khứ. Các mẫu này giúp hệ thống hiểu được lưu lượng truy cập "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 nắm bắt tình hình hiện tại bằng dữ liệu theo thời gian thực và đưa ra dự đoán cơ sở bằng dữ liệu trong quá khứ. Sự kết hợp này là yếu tố then chốt trong cách dự đoán tuyến đường, ví dụ:
- 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 được dự đoán bằng dữ liệu theo thời gian thực, còn các đoạn đường xa hơn phụ thuộc nhiều hơn vào các quy luật trong quá khứ.
- Những con đường có ít tín hiệu theo thời gian thực sẽ dựa nhiều hơn vào dữ liệu trong quá khứ để dự đoán tình trạng giảm tốc độ.