Le novità per Google Maps sono quasi all’ordine del giorno e l’ultima, che sbarcherà prossimamente, si propone di migliorare la sicurezza dei viaggi puntando su una strategia di prevenzione degli incidenti stradali.
La nuova funzione di cui parliamo oggi si pone sulla scia di quella relativa alla riduzione dell’impatto ambientale dei viaggi: allo scopo di prevenire gli incidenti stradali. Scopriamo insieme i dettagli.
Google Maps inizierà a suggerire percorsi alternativi rispetto a quelli lungo i quali i conducenti sono soliti inchiodare. Questa condotta, in quanto suscettibile di cogliere di sorpresa gli altri utenti della strada, incrementa infatti il rischio di causare tamponamenti. Stando a quanto riportato da Auto-Evolution, il solo suggerire dei percorsi alternativi più sicuri da parte di Google Maps consentirebbe di eliminare oltre 100 milioni di frenate brusche all’anno.
Su questo punto, la casa di Mountain View si è espressa in questi termini: “Per esempio, se si verifica un incremento improvviso di frenate brusche lungo un percorso in un determinato momento della giornata in cui è probabile che le persone viaggino controsole, il nostro sistema potrebbe essere in grado di rilevare questi eventi e suggerire percorsi alternativi
“. Ancora una volta la parola d’ordine è AI: la concreta implementazione di una simile funzione, sottolinea il colosso, passerà attraverso l’addestramento di modelli di machine learning tramite due serie di dati.La prima raccolta di dati arriverà direttamente dagli smartphone su cui è installata l’app di Google Maps e più precisamente dai sensori di questi ultimi (accelerometro, giroscopio). Dal momento che lo smartphone potrebbe essere soggetto a movimenti improvvisi indipendenti dal veicolo, questi dati da soli potrebbero creare innumerevoli falsi allarmi. Per questo motivo il secondo set di informazioni impiegato per addestrare il machine learning proverrà direttamente dai display dei veicoli su cui sia impiegato Google Maps, ad esempio mediante Android Auto. Google sa perfettamente che questo secondo insieme di dati sarà molto più piccolo ma anche nettamente più preciso.