A Google combina dados anónimos, padrões históricos e inteligência artificial para prever o trânsito com elevada precisão.
O Google Maps tornou‑se, ao longo dos anos, um dos serviços de navegação mais completos, capaz de indicar congestionamentos, atrasos e até sugerir rotas alternativas com uma precisão que muitas vezes surpreende os utilizadores. Essa capacidade resulta da combinação de vários tipos de dados e de tecnologias avançadas de inteligência artificial, que trabalham em conjunto para interpretar o estado das estradas em tempo real.
O ponto de partida são os dados de localização, velocidade e direção enviados anonimamente pelos smartphones dos utilizadores enquanto se deslocam. A Google agrega essas informações e analisa o comportamento coletivo dos dispositivos numa determinada área, sendo que, quando muitos telemóveis estão a mover‑se lentamente numa via, o sistema identifica um congestionamento. Para proteger a privacidade, cada dispositivo recebe um identificador temporário que muda ao longo da viagem, evitando qualquer rastreamento prolongado.
E para além dos dados em tempo real, o Google Maps cruza essa informação com padrões históricos de tráfego. O serviço sabe, por exemplo, que uma rua costuma ter velocidades médias mais baixas às 8h do que às 20h. Ao combinar estes padrões com o que está a acontecer naquele momento, o sistema consegue estimar com grande precisão o impacto de um congestionamento no tempo de chegada.
E claro, a inteligência artificial veio reforçar ainda mais essa capacidade. Em colaboração com a DeepMind, a Google passou a utilizar Redes Neurais Gráficas, uma arquitetura de machine learning que melhora a previsão de tráfego e permite antecipar atrasos antes mesmo de surgirem. De acordo com a empresa, mais de 97% das previsões de tempo estimado de chegada (ETA) são altamente precisas.
O Google Maps também integra relatórios enviados pelos próprios utilizadores, que ajudam a identificar rapidamente obras, faixas fechadas, veículos avariados ou obstáculos na via. Esses alertas complementam os dados automáticos e tornam o sistema mais responsivo.
No conjunto, o serviço consegue fornecer informações de trânsito fiáveis porque combina dados agregados dos smartphones, histórico de tráfego, inteligência artificial, aprendizagem automática e relatos em tempo real. É essa fusão de fontes que permite ao Google Maps mostrar linhas verdes, amarelas ou vermelhas com tanta precisão e antecipar atrasos mesmo antes de serem visíveis na estrada.
