DeepMind与谷歌地图合作，可准确预测交通路况。

近日，谷歌在其官方博客上宣布，谷歌地图已经启用DeepMind新研发的机器学习模型，可以实时预测未来交通拥堵情况。

谷歌在博客中介绍，使用新模型后，谷歌地图在某些城市的实时预测到达时间准确性提高了50%。“我们的模型在预测达到时间上的准确度已经非常高，在97%的行程中都保持准确，通过和DeepMind合作，我们可以使Graph Neural Networks进一步减少不准确的预测到达时间百分比。”谷歌在博客中称。

该模型预测准确度的提高得益于数据的全面性。据谷歌介绍，新模型加入了以下数据：从Android设备匿名收集的实时交通信息，历史交通数据，来自地方政府的速度限制和建筑工地等信息，以及任何给定道路的质量，大小和方向等信息。

据DeepMind介绍，在这次与谷歌地图的合作中，公司设计的模型将地图划分为“超级路段”：相邻街道共享交通流量。每一个超级路段都有一个神经网络进行配对，该神经网络可以对该路段进行流量预测。目前尚不清楚这些超级路段的大小，但是谷歌表示它们的大小是“动态”变化的，这表明它们会随着流量的变化而变化，并且每个路段的信息量都达到了万亿字节。整个过程的关键是使用Graph Neural Networks，DeepMind表示该神经网络特别适合处理此类映射数据。

回到现实生活中，你未来或许不用担心路况问题，而能如期赴约。当你离开家时，交通情况可能是畅通无阻，零干扰。但谷歌地图可以预测和实时路况，你可以获知，如果继续沿当前道路行驶，很有可能在行驶约30分钟之内陷入意料之外的交通堵塞，这意味着用户有可能会错过约会。因此谷歌地图会利用其对附近道路状况和事件的了解，自动为用户重新安排路线，从而帮助其完全避免交通拥堵，按时赴约。