กูเกิลเขียนบล็อกอธิบายแนวคิดการทำงานของ Google Maps ส่วนที่ใช้คำนวณเวลาที่จะเดินทางถึงจุดหมาย (ETA) และการเลือกเส้นทาง ซึ่งการระบาดของโควิด-19 ที่ผ่านมา ทำให้กูเกิลต้องปรับโมเดลการคำนวณเช่นกัน Google Maps ใช้ข้อมูลสภาพการจราจร ณ ขณะเวลานั้น ผ่านการใช้งานของผู้ใช้ในจุดต่าง ๆ ทั่วโลก แต่ข้อมูลนี้ไม่เพียงพอสำหรับการหา ETA สิ่งที่กูเกิลใช้คือแพทเทิร์นในอดีต เช่น ค่าเฉลี่ยความเร็วรถยนต์ที่ทำได้ในช่วงถนนแต่ละสาย แยกตามช่วงเวลา ช่วยให้คำนวณเวลาเดินทางได้ดีขึ้น กูเกิลยังเผยว่าไม่นานมานี้ ได้ร่วมมือกับ DeepMind เพื่อพัฒนาการคำนวณ ETA ที่แม่นยำมากขึ้น โดยมีหัวใจสำคัญคือ Supersegments ที่แบ่งย่อยเส้นทางการเดินทางเป็นส่วน ๆ และคำนวณปัจจัยที่ส่งผลในแต่ละส่วน ผลลัพธ์คือ ETA ที่แม่นยำมากขึ้น หลายเมืองดีขึ้นมากกว่า 50% ส่วนกรุงเทพฯ นั้น เพิ่มขึ้น 21% มีประเด็นที่น่าสนใจคือการระบาดของโควิด-19 ทำให้ปริมาณการจราจรรวมทั่วโลกลดลงถึง 50% จากมาตรการปิดเมือง ทำให้กูเกิลต้องปรับการใช้ข้อมูลอดีตของ Google Maps เช่นกัน โดยเพิ่มเป็น 4 สัปดาห์ย้อนหลัง จากเดิมใช้ 2 สัปดาห์ และลดน้ำหนักข้อมูลในอดีตที่เก่ากว่านั้น สุดท้ายกูเกิลอธิบายการเลือกเส้นทางที่เหมาะสมในการเดินทาง ซึ่งหากเส้นทางหนึ่งมีการจราจรหนาแน่นมากไป ก็จะเลือกเส้นทางอีกแบบมาให้ และยังคำนึงถึงปัจจัยสภาพถนน ทางดิน การซ่อมแซมเส้นทาง รวมเข้ามาด้วย ที่มา: กูเกิล และ DeepMind Topics: Google MapsDeepMind