世界正在进入城市 。根据联合国的数据 ， 有史以来第一次 ， 大多数人生活在城市 。在未来的几十年里 ， 随着越来越多的全球人口进入城市 ， 拥堵可能会变得更糟 ， 但技术的进步可以帮助公共交通更加可预测或愉快地体验 ， 可以降低碳排放并对气候变化产生积极影响 。
谷歌地图今天推出了全球数百个主要城市的机器学习实时总线延迟预测 。Google今天从一些公交机构获取有关公交车位置的实时数据 。本月早些时候在印度开始的实时公交车预测 ， 可以为运输机构今天不提供实时公交车位置数据的地方提供预测 。
通过将时间 ， 行进距离和个人事件组合作为数据集 ， AI使得Google无需依赖公共交通机构提供的公交时刻表即可提供预测 。
谷歌研究科学家Alex Fabrikant今天详细介绍了谷歌地图如何使用机器学习来预测公交车比公交时刻表更准确的分钟数 。
模型创建过程首先从公共交通机构收集公交车位置数据 ， 以便训练数据 ， 然后将其与路线上的车速进行对齐 。然后 ， 序列模型考虑了每个预期的停止或速度降低 ， 例如公交车需要在公交车站减速和停车的时间和距离 。
“每个单元独立地预测其持续时间 ， 最终输出是每单位预测的总和 。与许多序列模型不同 ， 我们的模型不需要学习组合单位输出 ， 也不需要通过单位序列传递状态 ， “Fabrikant在博客文章中说 。
还考虑了位置 ， 星期几和时间等因素 。
“为了捕捉特定街道 ， 社区和城市的独特属性 ， 我们让模型学习不同大小区域的表示层次结构 ， 时间轴单元的地理位置(道路或站点的精确位置)在模型中表示它在不同尺度上嵌入的总和 ， “Fabrikant说 。
谷歌今天还推出了一项功能 ， 以预测公共汽车或火车在全球200个城市使用机器学习的拥挤程度 。
去年引入了许多功能 ， 以方便旅客乘坐公共交通工具 ， 去年和最近几个月引入了公交车站点停靠方向 ， 屏幕上的增强现实方向 ， 以及Google智能助理语音命令可告诉您下一班巴士何时到达纽约市居民以及Google Pay支持公交车和火车票的时间 。
一个华尔街日报报道 ， 上周公布的结论是 ， 现在有成千上万的谷歌地图 ， 一个事实 ， 谷歌承认 ， 并表示 ， 它正在试图解决假冒物品 。该公司在消息传出后的一篇博客文章中表示 ， 2018年 ， 谷歌地图已删除了300多万个虚假商业档案 。
【Google地图如何使用机器学习实时预测公交车流量延误】
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