Nutzerdaten und künstliche Intelligenz: Wie Google für Maps Verkehr und Staus berechnet

Google bietet mit Maps vielleicht nicht die beste App für Navigation an, hat aber einige herausragende Funktionen zu bieten. Hierzu gehört unter anderem die Vorhersage und Anzeige von Staus sowie der allgemeinen Verkehrslage. Dürfte euch wahrscheinlich schon aufgefallen sein, die grünen, orangen und roten Markierungen auf den Straßen. Hinter den Kulissen hat Google dafür einiges zu berechnen, damit die Daten beim Nutzer möglichst genau sind.

Googles Basisdaten kommen aber auch direkt vom Nutzer: „Täglich werden mit Google Maps über eine Milliarde Kilometer in mehr als 220 Ländern und Territorien auf der ganzen Welt gefahren“. Die per Google Maps gesammelten Nutzerdaten werden aggregiert, um darauf basierend die Verkehrsbedingungen auf den Straßen berechnen zu können. Das war aber noch nicht alles. Neben den Livedaten muss Google für die Routenberechnung in die Zukunft schauen können.

Für die Vorhersage analysiert Google historische Verkehrsmuster. Auf einem bestimmten Streckenabschnitt kann die durchschnittliche Geschwindigkeit in den Morgenstunden ganz anders aussehen, als sie das etwa zur nachmittäglichen Roushhour ist. Google kombiniert diese historischen Daten mit Livedaten und verwendet maschinelles Lernen, um Vorhersagen auf der Grundlage dieser Datensätze zu generieren.

Künstliche Intelligenz kann weitere Faktoren einberechnen

Bislang will Google bei schon über 97 Prozent seiner Vorhersagen richtig gelegen haben, wann ein Nutzer sein Ziel erreichen wird. Mit dem weiteren Einsatz künstlicher Intelligenz ist die Anzahl ungenauer Vorhersagen sogar noch weiter geschrumpft. Mit weiteren drastischen Verbesserungen kann Google in einigen Städten für den Nutzer sogar berechnen, ob er von einer Verlangsamung des Verkehrs betroffen ist, die möglicherweise noch gar nicht begonnen hat.

Hierfür kommt DeepMind zum Einsatz, dort werden Straßen aufwendig in einzelne Segmente aufgeteilt. Wer sich für diese Berechnung im Detail interessiert, hier entlang.

Grundsätzlich gibt es in der Berechnung und Vorhersage einige zusätzliche Faktoren wie die Straßenqualität, Geschwindigkeitsbegrenzungen, Unfälle und Sperrungen zu beachten, die eine entsprechende Berechnung sogar von Tag zu Tag unterschiedlich ausfallen lassen können, obwohl es übliche Hauptverkehrszeiten gibt.

Corona brachte außerdem die Herausforderung mit, dass sich das Verkehrsaufkommen urplötzlich stark verändern kann. Hierzu hat Google ebenfalls nachgebessert, priorisiert jüngere historische Daten in seinen Berechnungen. Neben den Nutzerdaten sind auch Behördendaten wichtig, erklärt Google abschließend, um eine möglichst kluge Routenberechnung bieten zu können.